项目介绍:本项目聚焦AI大模型在高考志愿填报场景的应用,结合权威教育数据源和用户画像,构建具备智能推荐与个性化分析能力的志愿填报系统。项目融合RAG技术、多智能体协同与搜索引擎能力,实现从信息查询到志愿决策的智能化升级。
本人职责:
本人主要负责大模型技术在高考志愿推荐系统中的模型构建、微调与推理优化工作。包括以下方面:
-负责主力大模型(如Qwen、ChatGLM等)的选型与评估,从中文理解、指令遵循等维度完成性能对比。
-组织清洗与标注真实用户数据(8W+人工标注数据与2W安全对齐数据),用于支持Lora、Freeze、P-Tuning等微调策略的实验与部署。
-搭建RAG技术路线,引入搜索引擎辅助大模型生成环节,提升推荐结果的权威性与时效性。
-设计提示工程与评分机制,引导大模型准确理解考生意图,缓解幻觉问题,提升生成内容可信度。
-基于LangGraph框架,构建包含专家Agent、评分机制、搜索组件的智能体协同网络,提升系统稳定性与可扩展性。
-优化推理性能,引入缓存机制,将用户等待时长缩短50%,显著提升交互体验。
项目成果:项目成功打造了国内领先的AI高考志愿推荐系统,并与智谱AI、中国教育在线等机构合作落地。系统在2024年高考季上线,服务用户超10万人,显著提升了志愿填报效率与科学性,得到专家与用户高度认可。