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崗位職責(zé)（RAG方向）：
知識(shí)檢索與增強(qiáng)生成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)：構(gòu)建基于RAG的對(duì)話(huà)系統(tǒng)或問(wèn)答系統(tǒng)，將檢索到的相關(guān)知識(shí)與生成模型相結(jié)合，提供高質(zhì)量的響應(yīng)。
檢索模塊優(yōu)化：設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)高效的文檔檢索機(jī)制（如Dense Retrieval、BM25等），提升檢索的準(zhǔn)確性和速度。
生成模型集成：將生成模型（如GPT、T5）與檢索結(jié)果結(jié)合，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)生成任務(wù)。
索引與存儲(chǔ)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)：開(kāi)發(fā)或優(yōu)化大規(guī)模語(yǔ)料的索引構(gòu)建與存儲(chǔ)策略（如向量索引、分布式存儲(chǔ)）。
數(shù)據(jù)處理與知識(shí)庫(kù)構(gòu)建：參與多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本、圖像等）的處理和清洗，構(gòu)建高質(zhì)量的知識(shí)庫(kù)。
個(gè)性化與領(lǐng)域優(yōu)化：根據(jù)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景定制檢索和生成模塊，提高系統(tǒng)的實(shí)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(yīng)速度和準(zhǔn)確性，監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)行性能。
新技術(shù)探索：跟蹤RAG方向的最新研究進(jìn)展，并將其轉(zhuǎn)化為可落地的技術(shù)方案。
崗位要求（RAG方向）：
檢索相關(guān)：
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(shù)：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(yǔ)義嵌入模型（如Sentence-BERT、OpenAI Embeddings）。
知識(shí)庫(kù)構(gòu)建：了解知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)和開(kāi)源工具（如Neo4j、RDF等）。
生成模型相關(guān)：
生成模型基礎(chǔ)：熟悉Transformer架構(gòu)，掌握主流生成模型（如GPT-4、T5、LLaMA）。
RAG集成：掌握檢索增強(qiáng)生成技術(shù)的核心流程和實(shí)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?qū)崿F(xiàn)領(lǐng)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(biāo)注：精通Pandas、NumPy等工具，熟悉數(shù)據(jù)預(yù)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(xiàn)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(wù)化的框架。
向量檢索優(yōu)化：了解向量檢索的分片、量化技術(shù)。