主要职责：
1．参与RAG（检索增强生成）系统的设计、开发、测试和优化，包括知识库的构建、索引的创建、检索算法的实现和评估。
2．协助构建基于大型语言模型（例如DEEPSEEK、千问等）的智能对话机器人，参与对话流程的设计、模型的微调和评估。
3．研究和探索最新的RAG和LLM相关技术和方法，例如更先进的检索策略、更有效的上下文融合技术等。
4．参与知识库的建设和维护，包括数据清洗、数据标注和知识抽取等工作。
5．协助进行系统性能的评估和监控，发现并解决潜在的技术问题。
6．参与编写技术文档和研究报告，分享学习和实践经验。
7．根据项目需求，参与其他与自然语言处理和生成式AI相关的任务。
能力要求：
1．计算机科学、软件工程、人工智能、自然语言处理或相关专业本科或硕士在读学生。
2．对人工智能、自然语言处理和机器学习领域有浓厚的兴趣和一定的了解。
3．熟悉Python，具备良好的编程基础。
4．了解RAG（检索增强生成）的基本原理和流程，有相关项目经验者优先。
5．对大型语言模型（LLM）有一定的了解，熟悉常用的模型架构和应用场景。
6．具备良好的学习能力、沟通能力和团队合作精神。
7．能够积极主动地解决问题，并对技术细节有深入的理解和追求。
8．每周能保证至少5天的实习时间，实习期至少6个月。
加分项：
1．有使用Dify等相关工具的经验。
2．有使用Hugging Face Transformers库的经验。
3．参与过开源NLP项目或相关竞赛。
4．熟悉信息检索、提示工程、知识图谱等相关技术。
5．有搭建和部署AI应用经验者优先。