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職位詳情? 智能體 langchain dify 大模型? 基于LLMs+RAG知識(shí)庫的環(huán)保領(lǐng)域垂向應(yīng)用智能體開發(fā)項(xiàng)目。? ? 工作職責(zé)： 1、負(fù)責(zé)企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、開發(fā)與優(yōu)化，構(gòu)建基于大語言模型的智能解決方案；?2、負(fù)責(zé)大模型智能體適配與優(yōu)化：深入研究主流模型智能體架構(gòu)，如 DeepSeek 系列、Claude 、通義千問等，結(jié)合項(xiàng)目需求進(jìn)行針對(duì)性的智能體適配與調(diào)優(yōu)，確保大模型在智能體應(yīng)用中穩(wěn)定運(yùn)行，提升智能體的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性；?3、構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn) RAG (檢索增強(qiáng)生成)架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化，負(fù)責(zé)知識(shí)圖譜的構(gòu)建與維護(hù)，處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)清洗及語義理解任務(wù)，結(jié)合NLP技術(shù)進(jìn)行知識(shí)庫管理；?4、開發(fā)提示詞工程(Prompt Engineering)模和微調(diào)策略；?5、多模態(tài)融合與創(chuàng)新：探索大模型與圖像、音、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合技術(shù)，開發(fā)具有多模態(tài)交互能力的智能體，為用戶提供更加豐富、自然的交互體驗(yàn)，推動(dòng)智能體在多領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。?任職資格:?1、計(jì)算機(jī)/人工智能相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，1年以上AI系統(tǒng)、智能體開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；?2、精通Python編程，熟悉多線程/協(xié)程編程，掌握J(rèn)VM或Go等語言者優(yōu)先；?3、具有智能體工作流開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Dify/Coze等低代碼平臺(tái)架構(gòu)及擴(kuò)展開發(fā)，掌握大模型的應(yīng)用接口和工具，如 DeepSeek的APl、Hugging Face 的Transformers庫等，能夠熟練使用這些工具行模型的調(diào)用、推理和集成，快速搭建智能體的原型系統(tǒng)；?4、深入理解RAG技術(shù)棧，具有檢索增強(qiáng)生成系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉Faiss/Milvus等向量數(shù)據(jù)庫；5、具備大模型Prompt工程經(jīng)驗(yàn)，能通過指令優(yōu)化思維鏈設(shè)計(jì)提升模型輸出效果；?6、對(duì)大模型智能體有技術(shù)熱情，熟悉 GPT/BERT/llama/GLM 等模型的結(jié)構(gòu)和原理;熟練用深度學(xué)習(xí)框架，如TensorFlow、PyTorch、Huggingface 等框架優(yōu)先;?7、熟悉文本數(shù)據(jù)處理和向量數(shù)據(jù)庫(Pinecone.Milvus等)優(yōu)先;?8、具備創(chuàng)新思維和工程化能力，有完整AI項(xiàng)目落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。? ?