● 掌握Python语⾔,熟悉⾯向对象编程,有良好的编码习惯
● 熟练掌握Tornado、Hagworm等python后端框架技术
● 熟练掌握RabbitMQ异步任务的实现,GRPC框架任务调度
● 熟练掌握数据库以及数据存储:MongoDB、Redis以及Mysql
● 熟练掌握常⻅的Linux操作命令, Docker的⽇常使⽤及发布
● 熟练使⽤Selenium+XPath实现⽹络信息爬取
● 熟练操作数据清洗,掌握常⽤的数据分析库:Numpy、Pandas、matplotlib、
pyecharts等
● ⼤模型的部署实现,⼤模型微调,TTS及⾳⾊克隆,pdf转化处理,图⽚内容识别、
SadTalker等服务部署
MTS-Agent:
实现了基于⼤模型的多轮智能对话系统,⽀持个性化⼈物背景设置、动态知识学习、⾃主思
考及情绪调控功能。 系统具备⾼度灵活性,能够根据⽤户的上下⽂和语境⽣成⾃然流畅的
对话,并实时适配复杂场景。
1、负责基于⼤模型的多轮智能对话系统开发,⽀持个性化背景设置、动态知识学习及情绪
调控功能,成功应⽤于智能陪伴、商场迎宾、教育助⼿等场景,⽤户满意度提升20%。
2、完成⼤模型微调与优化⽤于特殊场景,通过爬取数据并筛选关键信息,进⾏微调训练,
显著提升了模型的准确性和适应性。
3、设计并开发了兼容多平台的GPT服务调⽤框架,避免单平台异常,⽀持流式/⾮流式响
应,集成多套Prompt模板,确保系统稳定性与⾼效性。
4、构建了⾯向⽂档知识的RAG服务,通过⽤户背景信息设置与知识⽂档分析,问答准确率
提升30%。
- 通过对数据的整理,分类,筛选并生成出标准的数据集。 - 根据数据对相应的大模型(例如deepseek、qwen)等, 进行微调,使得在使用大模型时,显示微调数据 - 使用模型并展示可直接聊天的页面
实现了基于大模型的多轮智能对话系统,支持个性化人物背景设置、动态知识学习、自主思 考及情绪调控功能。 系统具备高度灵活性,能够根据用户的上下文和语境生成自然流畅的 对话,并实时适配复杂场景。 1、负责基于大模型的多轮智能对话系统开发,支持个性化背景设置、动态知识学习及情绪