若干

天府永兴实验室

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知识库应用开发工程师

天府永兴实验室

若干

1.RAG系统开发：负责基于LLM的知识库问答系统（RAG）的设计与开发，核心工作包括文档解析、文本切片（Chunking）、向量化（Embedding）及检索策略的实现。 2.数据清洗与ETL：处理多模态/多格式的非结构化数据（如PDF、Word、Markdown、Excel等），编写高效的ETL脚本，提升入库数据的质量，这是知识库效果的基石。 3.检索效果优化：优化向量检索与关键词检索的混合策略（Hybrid Search），引入重排序（Re-ranking）模型，持续提升知识检索的准确率和召回率。 4.框架应用落地：基于LangChain、LlamaIndex等主流框架构建AI Agent或业务工作流，将大模型能力集成到实际业务系统中。 5.模型应用与调优：协助进行开源模型（如Llama3, Qwen, ChatGLM）的本地化部署、推理加速，以及Prompt工程的持续优化。 6.深入研究并集成主流开源及商业化知识库系统（如RAGflow, Dify, Coze等）的先进理念与架构。 7.设计和优化知识库的检索算法，提升多模态、多来源信息的检索精度与效率。 8.了解知识库相关前沿技术理念和架构。

1.6年以上Python开发经验，精通Python语言特性及最佳实践。 2.熟悉至少一种主流Web框架（如Django, FastAPI, Flask等）。 3.熟悉数据库（SQL/NoSQL）和向量数据库（如Milvus, Chroma, Weaviate等）的使用。 4.深入理解现代知识库系统（尤其是基于RAG架构）的实现原理，有对RAGflow, Dify，Coze等平台进行过源码研究或二次开发经验者将是极大的加分项。 5.对提示词（Prompt Engineering）有实际的项目应用经验，能熟练编写和优化用于任务分解、推理、问答的提示词。 6.对知识库的检索链路（召回、粗排、精排、重排）有较为深入的理解，有相关优化经验。 7.至少参与开发三个大型完整的系统或知识库相关项目。 8.为人积极开朗，具备出色的沟通能力和团队协作精神，具备优秀的问题分析能力和解决复杂技术问题的韧性，对未知技术领域有极强的求知欲和钻研精神。 9.熟悉 Linux 常用工具、命令及其基本原理，有较好的诊断、调优技能。 10.熟悉水电板块法律法规、规章制度等文档者优先录用。 11.硕士学历，特别优秀可放宽至本科，具有丰富的大模型相关工作经验。