岗位职责
1. 参与公司数字化转型相关项目，负责基于开源大模型的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用设计与落地。
2. 基于公司现有的技术文档、用户手册、规范文档等内部资料，构建企业级知识库，并实现高质量的问答能力。
3. 设计并实现文档处理流程，包括文档解析、切分、向量化、检索策略及 Prompt 优化。
4. 使用 LangChain、Coze 等大模型应用框架，将 RAG 能力集成至公司现有的在线平台，提供文本形式的智能 QA 助手。
5. 与产品、业务及研发团队协作，持续优化问答效果、响应速度和用户体验。
6. 参与产品的内部推广与使用培训，输出相关技术文档和使用说明。
7. 完成领导交办的其他相关技术工作。
任职资格
1. 计算机、软件工程、信息工程等相关专业。
2. 了解大语言模型（LLM）的基本原理与应用方式，熟悉 RAG 技术体系，有实际项目经验者优先。
3. 熟练使用 LangChain、Coze、LlamaIndex 等至少一种大模型应用框架，能够根据业务需求进行定制化开发。
4. 具备扎实的编程基础，熟练掌握 Python，能够独立完成数据处理与服务开发。
6. 具备良好的学习能力、逻辑思维能力和沟通能力，能够在多角色协作中推动项目落地。
加分项
- 有企业级知识库、智能问答系统或 AI 助手落地经验。
- 熟悉向量数据库或向量检索方案（如 FAISS、Milvus、Chroma 等）。
- 熟悉主流开源大模型（如 Qwen、LLaMA、Baichuan、GLM 等）的部署与调用。
- 有 Web 系统或平台集成经验（如 REST API、前后端协作）。
岗位说明
本岗位主要负责基于公司内部技术文档和用户资料，构建 RAG 知识库，并在现有在线平台中集成智能 QA 助手，提升用户学习与使用效率。