ID:419595

relax&民

AI Agent开发

  • 公司信息:
  • 能科科技有限公司
  • 工作经验:
  • 1年
  • 兼职日薪:
  • 500元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 所在区域:
  • 北京
  • 海淀

技术能力

1.精通 Langchain 开发框架,理解 AI Agent 的基本逻辑,掌握 LLM, Chat, models, PromptTemplates, OutputParse, Chains 等组件的使用。精通 Agent Skills 的原理
2.多模态交互能力:熟练文本,语音,图像,文件等多模态数据处理,掌握多模态 Agent 交互流程设计,具备跨模态信息整合与生成能力。
3.工具调用与编排:能够使用 SpringAI 开发 MCP 的服务端,掌握 SSE 和 Streamable 的通信机制,并结合 Agent 进行异步开发。能够自定义 Function Call,实现工具的同异步调用。实现聊天、天气查询和网页搜索的 Agent 调用功能。精通 LangGraph 核心组件,理解 WorkFlow 的构建 和 React Agent 实现思路。
4.记忆上下文管理:精通短期/长期记忆设计,精通使用 Chroma ,FAISS、Milvus 等向量数据库的分布式部署, 构建本地知识库,实现存储与查询。熟悉 RAG + RAGAS 结合 WorkFlow 实现动态路由和多 知识库的检索 和评估。理解 Context Engineering ,Prompt Engineering 的区别和原理。
5.大模型私有化部署能力:精通基于 vllm 的各种大模型私有化部署,包括但不限于 DeepSeek,Qwen3,Llama-3.2 等。
6.数据切片和检索能力:精通使用 UnstructuredLoader 处理多种格式(JSON、PDF、HTML、Markdown、 CSV)包括结构化提取和 OCR 识别 图文提取。能够基于 bge-large-zh-v1.5 私有化实现向量数据库 Similarity Search,熟悉使用 MySQL,PostgresSQL 存储 Agent 会话与元数据。具有高并发数据读写的经验。
7.提高搜索质量的能力:精通 Dense 向量 ,Sparse 向量的混合检索,并基于结果进行 ReRanker 模型的重排。 8.AI 工具使用能力:熟悉 Dify,Cursor,Copilot,Claude code 等各种大模型应用工具的使用。能够基于 Claude
code 完成小程序前端页面的开发,使用 ChatGPT,

项目经验

睿影医鉴——多模态医疗智能研判系统(RAG 开发) 核心开发人员 2026.3-至今
项目背景:融合多模态 RAG 技术的医疗智能系统,攻克跨模态检索难题,为医生提供精准病情研判与决策支持。技术栈:Gradio,Milvus,PyMilvus,DotsOCR,VLLM,DashScope,Fitz/PyMuPDF,BM25,PostgresSQL, RAGAS
项目成果:
1. 通过 milvus 中的建立双索引架构,使用 multimodal-embedding-vl 实现 Any2Any 跨模态检索
2.使用 vllm 推理引擎完成 Dots.OCR 的私有化部署,解析了 PDF 等非结构文档,解决跨页断裂问题处理
3.使用 Chains 完成上下文工程开发,通过 Postgresql 与异步多线程任务实现长期记忆语义检索,
4.使用 Prompt,将上下文信息除了最后两条以外的信息传入 LLM 提取重要事实和信息实现短期记忆摘要处理
5.通过问题,上下文,response,reference 构建样例模版传入 LLM 构建 RAGAS 双层评估体系,设置指标阈值, 显著提升 RAG 准确率,准确率可达到 98%
6.interrupt_before 设置节点的名字实现人工介入中断与恢复机制,保障低质量结果的人工审核与流程续跑

信用行为

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