具备扎实的AI大模型理论基础与丰富实战经验,核心技能覆盖大模型原理、Prompt Engineering、Fine-tuning全流程实施。精通Transformer架构、注意力机制等底层技术,能针对不同业务场景设计高效提示词策略,实现模型输出精准度提升30%以上。熟悉LoRA、QLoRA等参数高效微调方法,可基于开源模型(如Llama 3、Mistral)构建定制化解决方案。技术栈涵盖Python、PyTorch、TensorFlow等核心工具,熟练使用LangChain、LangFlow搭建复杂应用,掌握Hugging Face生态工具链及AWS SageMaker等云平台部署流程。
项目名称与背景
为某电商平台优化智能客服系统,解决原有规则式机器人应答准确率低(65%)、用户满意度差(3.2/5分)的问题,目标提升客服效率并降低人工转接率。
技术实现
基于Llama 2 - 7B模型,采用LoRA低秩适配技术进行领域微调,训练数据包含10万条真实客服对话记录。构建多轮对话状态跟踪机制,结合商品知识库实现上下文感知应答。使用LangChain框架开发意图识别模块,集成FAISS向量数据库实现商品信息快速检索,部署采用FastAPI构建服务,通过Docker容器化确保稳定性。
个人职责
独立完成从数据清洗、模型微调、应用开发到部署上线全流程。设计提示词模板优化对话流畅度,开发增量训练方案实现模型持续迭代,编写自动化测试脚本保障系统稳定性。