1、負(fù)責(zé)基于大模型的算法應(yīng)用,持續(xù)優(yōu)化Agent算法效率和準(zhǔn)確性,比如外呼Agent、企業(yè)級助手Agent;
2、研究并實現(xiàn)基于RAG的知識增強(qiáng)技術(shù),以提高模型在特定領(lǐng)域的知識理解和生成能力;負(fù)責(zé)知識庫的構(gòu)建、維護(hù)和優(yōu)化,包括但不限于知識抽取、知識融合、知識表示和知識檢索等;
3、對垂域特定場景和任務(wù)進(jìn)行指令遵循、提示詞、工作流任務(wù)等優(yōu)化;
4、外呼實時語音、文本垂域語料、微調(diào)樣本、強(qiáng)化學(xué)習(xí)樣本自動化構(gòu)建,深度推理思考的深入和優(yōu)化。