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職位詳情? 智能體 langchain dify 大模型? 基于LLMs+RAG知識庫的環保領域垂向應用智能體開發項目。? ? 工作職責： 1、負責企業級AI應用系統的設計、開發與優化，構建基于大語言模型的智能解決方案；?2、負責大模型智能體適配與優化：深入研究主流模型智能體架構，如 DeepSeek 系列、Claude 、通義千問等，結合項目需求進行針對性的智能體適配與調優，確保大模型在智能體應用中穩定運行，提升智能體的響應速度和準確性；?3、構建企業知識庫系統，實現 RAG (檢索增強生成)架構設計與優化，負責知識圖譜的構建與維護，處理非結構化數據清洗及語義理解任務，結合NLP技術進行知識庫管理；?4、開發提示詞工程(Prompt Engineering)模和微調策略；?5、多模態融合與創新：探索大模型與圖像、音、視頻等多模態數據的融合技術，開發具有多模態交互能力的智能體，為用戶提供更加豐富、自然的交互體驗，推動智能體在多領域的創新應用。?任職資格:?1、計算機/人工智能相關專業本科及以上學歷，1年以上AI系統、智能體開發經驗；?2、精通Python編程，熟悉多線程/協程編程，掌握JVM或Go等語言者優先；?3、具有智能體工作流開發經驗，熟悉Dify/Coze等低代碼平臺架構及擴展開發，掌握大模型的應用接口和工具，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用、推理和集成，快速搭建智能體的原型系統；?4、深入理解RAG技術棧，具有檢索增強生成系統實戰經驗，熟悉Faiss/Milvus等向量數據庫；5、具備大模型Prompt工程經驗，能通過指令優化思維鏈設計提升模型輸出效果；?6、對大模型智能體有技術熱情，熟悉 GPT/BERT/llama/GLM 等模型的結構和原理;熟練用深度學習框架，如TensorFlow、PyTorch、Huggingface 等框架優先;?7、熟悉文本數據處理和向量數據庫(Pinecone.Milvus等)優先;?8、具備創新思維和工程化能力，有完整AI項目落地經驗者優先。? ?