工作职责：
1、设计并搭建高效的多模态知识库，支持全文检索引擎（ElasticSearch等）、向量数据库（如Pinecone、Milvus）和图数据库（如Neo4j、NebulaGraph）的混合存储架构；
2、制定行业知识抽取、清洗与结构化方案，从非结构化数据（如方案、论文、合同、卷宗等）中提取实体、关系及属性，构建知识图谱；
3、开发检索增强生成（RAG）系统，结合向量检索与图谱推理能力，提升LLM在行业场景中的回答准确性（如精准推荐、复杂问题多跳推理）；
4、优化检索算法，设计混合检索策略（关键词+语义+图谱关联），解决长尾查询、模糊意图匹配等挑战；
5、实现知识库与LLM的高效交互（如动态上下文注入、检索结果重排序），降低端到端延迟；
6、开发知识库API服务，支持智能客服、运营决策、自动化流程等场景的快速接入。
任职要求：
1、本科及以上学历，计算机科学、数据工程、人工智能等相关专业；
2、精通python，熟悉常用开源框架使用，如dify、ragflow、langchain等；
3、掌握知识抽取技术，如NER、关系抽取等；
4、3年以上知识库/搜索引擎开发经验，参与过1个RAG系统或知识图谱项目落地；
5、精通向量数据库（如FAISS、Milvus）和图数据库（如Neo4j、TigerGraph）的原理与调优，熟悉混合检索技术。
加分项：
1、具备多模态知识库构建经验（文本+图像/视频），或参与过行业知识图谱标准制定；
2、熟悉图神经网络（GNN）在知识推理中的应用，或掌握复杂查询优化技术（如子图匹配、路径分析）；
3、有LLM微调经验，能结合知识库反馈优化模型生成效果