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架構(gòu)設(shè)計與優(yōu)化：大規(guī)模、高并發(fā)生產(chǎn)級RAG系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計、技術(shù)選型與核心模塊開發(fā)。
性能瓶頸攻堅：系統(tǒng)性地診斷和優(yōu)化RAG全鏈路（檢索、召回、重排、生成）的延遲、準(zhǔn)確率與吞吐量，優(yōu)化解決語義匹配、幻覺、上下文窗口、多輪問答等核心挑戰(zhàn)。
檢索增強創(chuàng)新：深入研究并應(yīng)用前沿的檢索技術(shù)，有密集檢索與稀疏檢索的混合策略、多向量混合搜索、檢索器精調(diào)、圖增強檢索等經(jīng)驗優(yōu)先。
大模型集成與優(yōu)化：深入理解大模型的推理機制，熟練運用提示工程、微調(diào)、智能體規(guī)劃、多跳推理等技術(shù)提升答案生成質(zhì)量。
建立評估與實驗體系：建立科學(xué)的、量化的RAG系統(tǒng)評估基準(zhǔn)，主導(dǎo)A/B測試，用數(shù)據(jù)驅(qū)動模型迭代和策略優(yōu)化。