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崗位職責（RAG方向）：
知識檢索與增強生成系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)：構建基于RAG的對話系統(tǒng)或問答系統(tǒng)，將檢索到的相關知識與生成模型相結合，提供高質量的響應。
檢索模塊優(yōu)化：設計和實現(xiàn)高效的文檔檢索機制（如Dense Retrieval、BM25等），提升檢索的準確性和速度。
生成模型集成：將生成模型（如GPT、T5）與檢索結果結合，實現(xiàn)精準生成任務。
索引與存儲系統(tǒng)開發(fā)：開發(fā)或優(yōu)化大規(guī)模語料的索引構建與存儲策略（如向量索引、分布式存儲）。
數(shù)據(jù)處理與知識庫構建：參與多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖像等）的處理和清洗，構建高質量的知識庫。
個性化與領域優(yōu)化：根據(jù)特定業(yè)務場景定制檢索和生成模塊，提高系統(tǒng)的實用性。
系統(tǒng)性能優(yōu)化與監(jiān)控：優(yōu)化檢索與生成系統(tǒng)的響應速度和準確性，監(jiān)控系統(tǒng)的運行性能。
新技術探索：跟蹤RAG方向的最新研究進展，并將其轉化為可落地的技術方案。
崗位要求（RAG方向）：
檢索相關：
傳統(tǒng)檢索算法：熟悉TF-IDF、BM25等經(jīng)典檢索方法。
深度檢索技術：掌握Dense Retrieval（如DPR）、Hybrid Retrieval等方法，熟悉FAISS、Milvus等向量檢索工具。
嵌入生成：熟悉語義嵌入模型（如Sentence-BERT、OpenAI Embeddings）。
知識庫構建：了解知識圖譜構建技術和開源工具（如Neo4j、RDF等）。
生成模型相關：
生成模型基礎：熟悉Transformer架構，掌握主流生成模型（如GPT-4、T5、LLaMA）。
RAG集成：掌握檢索增強生成技術的核心流程和實現(xiàn)方法。
微調(diào)和適配：了解LoRA、Prompt Tuning等模型微調(diào)方法，能夠實現(xiàn)領域適配。
數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化：
大規(guī)模數(shù)據(jù)管理：了解Elasticsearch或其他搜索引擎的使用與優(yōu)化。
數(shù)據(jù)清洗與標注：精通Pandas、NumPy等工具，熟悉數(shù)據(jù)預處理流程。
多模態(tài)數(shù)據(jù)處理：具備處理文本、圖像、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的能力。
部署與性能優(yōu)化：
在線系統(tǒng)優(yōu)化：熟悉檢索系統(tǒng)的高效部署與優(yōu)化（如分布式檢索、緩存策略）。
生成系統(tǒng)部署：掌握Hugging Face Transformers、FastAPI、Flask等用于模型服務化的框架。
向量檢索優(yōu)化：了解向量檢索的分片、量化技術。
【此崗位為勞務派遣】