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工作職責：
1、設計并搭建高效的多模態(tài)知識庫，支持全文檢索引擎（ElasticSearch等）、向量數(shù)據(jù)庫（如Pinecone、Milvus）和圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j、NebulaGraph）的混合存儲架構；
2、制定行業(yè)知識抽取、清洗與結構化方案，從非結構化數(shù)據(jù)（如方案、論文、合同、卷宗等）中提取實體、關系及屬性，構建知識圖譜；
3、開發(fā)檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)，結合向量檢索與圖譜推理能力，提升LLM在行業(yè)場景中的回答準確性（如精準推薦、復雜問題多跳推理）；
4、優(yōu)化檢索算法，設計混合檢索策略（關鍵詞+語義+圖譜關聯(lián)），解決長尾查詢、模糊意圖匹配等挑戰(zhàn)；
5、實現(xiàn)知識庫與LLM的高效交互（如動態(tài)上下文注入、檢索結果重排序），降低端到端延遲；
6、開發(fā)知識庫API服務，支持智能客服、運營決策、自動化流程等場景的快速接入。
任職要求：
1、本科及以上學歷，計算機科學、數(shù)據(jù)工程、人工智能等相關專業(yè)；
2、精通python，熟悉常用開源框架使用，如dify、ragflow、langchain等；
3、掌握知識抽取技術，如NER、關系抽取等；
4、3年以上知識庫/搜索引擎開發(fā)經驗，參與過1個RAG系統(tǒng)或知識圖譜項目落地；
5、精通向量數(shù)據(jù)庫（如FAISS、Milvus）和圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j、TigerGraph）的原理與調優(yōu)，熟悉混合檢索技術。
加分項：
1、具備多模態(tài)知識庫構建經驗（文本+圖像/視頻），或參與過行業(yè)知識圖譜標準制定；
2、熟悉圖神經網(wǎng)絡（GNN）在知識推理中的應用，或掌握復雜查詢優(yōu)化技術（如子圖匹配、路徑分析）；
3、有LLM微調經驗，能結合知識庫反饋優(yōu)化模型生成效果