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2.1.rag简历项目模板

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    xiaobai
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RAG 简历项目模板

1. 基于大型语言模型的本地问答系统 (LLM-LocalQA system)

项目时间： XXXX 年 XX 月 - XXXX 年 XX 月 担任角色： 项目负责人 / 系统架构师

项目描述

  • 问题提炼： 设计并实现了一个高效的文本处理流程，用于从用户查询中提取关键信息，并将其转化为可操作的问题。
  • 知识融合： 集成了文本转换、向量搜索和嵌入模型（Embedding Model）等技术，以支持文本的分割、块创建（CHUNK）和向量化处理。
  • 推理求解： 实现了一个推理求解模块，该模块利用大型语言模型（LLM）进行深度推理，以解决复杂的查询问题。
  • 技术实现：
    • 文本转换与向量化： 将原始文本转换为向量化表示，以便于在向量存储中检索和搜索。
    • 向量搜索： 利用嵌入模型创建文本的 embeddings，并通过向量搜索技术返回相关内容。
    • 数据库交互： 设计了与向量数据库的接口，以实现向量的写入和检索操作。

成果

  • 成功构建了一个能够理解并回答复杂问题的本地问答系统。
  • 通过向量化技术显著提高了系统检索的效率和准确性。
  • 该系统在处理大量文档和数据检索任务时表现出色，提升了用户体验。

技术栈

自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）、向量搜索、嵌入模型、数据库技术

贡献

  • 领导项目团队，负责整体系统架构设计和开发流程。
  • 主导了关键算法的研发和优化工作，提升了系统性能。
  • 协调跨部门合作，确保项目按时交付，并满足业务需求。

2. 基于 RAG 的电商智能问答系统

项目时间： [起始年月] - [结束年月] 担任角色： [您的职位或角色]

项目描述

开发并优化了一款基于检索增强生成（RAG）技术的电商问答系统，旨在提供更准确、高效的用户支持。

优化策略

  • 数据层优化：
    • 结合少量高质量的电商领域问答数据与大量通用领域问答数据，以增强模型的领域适应性和泛化能力。
    • 引入 Role Prompt，采用 [Human, Assistant] 格式，提升问答的自然性和准确性。
  • 模型层调整：
    • 选择 Qwen7b 作为基座模型，考虑到电商问答的特定需求，该模型尺寸适中，能够平衡性能与实际业务需求。
    • 通过实验发现，较长的上下文长度并不显著提升模型效果，因此采用了 2k版本 的模型，避免了不必要的资源消耗。
  • 训练层创新：
    • 实施全参数训练，对比 LoRA（低秩适配）等其他训练方法，全参训练在 7b 模型上展现出更优的性能。
    • 对训练超参数进行细致调整，但注意到在电商领域的微调对提升效果有限，且成本较高，因此采取了更为经济的训练策略。

成果

  • 实现了一个高效、低成本的电商问答系统，提升了客户服务的自动化水平和用户满意度。
  • 通过精细调整，确保了模型在电商领域的适用性，同时保持了系统的灵活性和扩展性。

技术栈

检索增强生成（RAG）、自然语言处理（NLP）、机器学习优化技术、全参数训练（Full Parameter Training）

个人贡献

  • 负责项目的整体架构设计和优化方向决策。
  • 领导模型选择和训练策略的制定，确保技术方案与业务需求的契合。
  • 协调跨部门团队合作，推动项目按时交付，并监控项目质量。

3. RAG-ChatEngine 聊天系统

项目简介

RAG-ChatEngine 是一个先进的聊天系统，旨在通过结合检索（Retrieval）和生成（Generation）技术，提供高度上下文感知的对话体验。该系统通过智能上下文压缩技术，优化了对话管理，提升了用户体验和系统响应的准确性。

技术细节

  • 核心算法： 利用 RAG 框架，结合检索和生成模型，以增强对话的上下文感知能力。
  • 上下文压缩：
    • ContextChatEngine： 一种流行且简单的方法，通过检索与用户查询相关的上下文，并将其与聊天历史记录一起发送给语言模型。
    • CondensePlusContextMode： 一种更复杂的方法，将聊天历史和最后一条消息压缩成新查询，以提高检索效率和生成答案的相关性。

个人贡献

  • 系统设计： 负责设计整体聊天逻辑和上下文压缩策略，确保对话流畅且上下文连贯。
  • 模型优化： 对 ContextChatEngine 和 CondensePlusContextMode 进行了定制化优化，提高了模型的响应速度和准确性。
  • 性能测试： 实施了全面的测试流程，包括单元测试、集成测试和用户验收测试，确保系统的稳定性和可靠性。
  • 用户体验： 通过用户研究，收集反馈，并迭代改进用户界面和对话流程，以提升用户满意度。

成果与影响

  • 性能提升： 通过上下文压缩技术，系统响应时间缩短了 30%，同时保持了对话的准确性和相关性。
  • 用户满意度： 用户反馈调查显示，使用 RAG-ChatEngine 后，用户满意度提升了 40%。
  • 技术创新： 该项目推动了公司在对话系统领域的技术进步，为后续产品开发奠定了基础。

附加信息

  • 开发时间： 2023年6月 至 2024年3月
  • 团队规模： 5人（项目经理、两名开发工程师、一名测试工程师和一名用户体验设计师）
  • 使用技术： Python, TensorFlow, NLP库（如 NLTK 或 spaCy）

4. 智能客服问答系统 LLM-RAG

项目简介

开发并部署了一款基于检索增强生成（RAG）技术的智能客服问答系统，旨在通过精准的信息检索和自然语言处理，提升客服效率和用户满意度。

技术实现

  • RAG技术应用： 结合外部知识库检索和大语言模型生成技术，确保系统能够提供最新、可靠的回答。
  • 知识库构建与管理： 整合客服部门的内部规则和常见问题解答，形成结构化的知识库。
  • 数据预处理： 对长文本数据进行语义分割和问答对提取，优化了系统的检索准确性。
  • 向量检索与重排： 采用 BERT 模型结构，通过 query 和 context 的向量表示，提高了问题与文本之间的相关度计算精度。

个人贡献

  • 系统架构设计： 主导设计了整个 RAG 系统架构，确保系统高效处理用户查询。
  • 知识库搭建： 负责构建和维护知识库，包括规则介绍和常见问题库。
  • 数据处理与优化： 实现了文本的语义分割和问答对提取，显著提升了检索的准确性。
  • 模型训练与微调： 执行了模型的继续预训练和微调（SFT），使模型更好地适应客服领域。
  • 性能评估与优化： 运用大量真实对话记录和用户问题作为测试集，对系统性能进行了评估和优化。

成果与影响

  • 效率提升： 系统能够更准确地理解并回答用户问题，显著减少了对人工客服的依赖。
  • 用户满意度提高： 通过实际对话测试，用户满意度得到了提升，减少了用户直接呼叫人工客服的需求。
  • 成本节约： 减轻了人工客服的工作量，为企业节约了运营成本。

附加信息

  • 开发时间： 2023年1月 至 2024年2月
  • 团队规模： 7人（包括项目经理、后端开发、前端开发、数据科学家、测试工程师）
  • 使用技术： Python, TensorFlow, BERT, NLTK, spaCy

5. 审计知识库问答系统 (RAG-LLM)

项目简介

审计知识库问答系统是一个专为审计领域设计的智能问答平台，利用大模型和向量数据库技术，提供深度垂直领域服务，以提高审计工作的效率和准确性。

技术实现

  • 大模型应用： 部署大型语言模型（LLM）处理自然语言查询，生成精准答复。
  • 向量数据库： 构建审计知识资产的向量化表示，实现高效的相似度搜索。
  • 知识存储与管理： 整合审计知识文档、Wiki 等资源，实现结构化和非结构化数据的统一管理。
  • 多端支持： 确保系统在电脑端、手机端和 Pad 端均能提供流畅的问答交互体验。

个人贡献

  • 系统架构设计： 设计了系统的整体架构，包括知识库的构建和向量化处理流程。
  • 知识向量化： 负责将审计知识文档转换为向量表示，并存储于向量数据库中。
  • Prompt Engineering： 开发了对话引导式的问答交互流程，提升用户体验。
  • 数据映射与结构化： 实现了非结构化数据的三元组化，优化了数据的检索和使用。
  • 模型训练与优化： 对大模型进行了微调，以更好地适应审计领域的专业问答。

成果与影响

  • 效率提升： 通过智能问答系统，显著减少了审计人员查找信息的时间。
  • 用户体验改善： 对话引导式的交互设计使得非专业用户也能轻松使用系统。
  • 知识资产增值： 构建的审计知识资产向量化表示，为公司提供了可复用的知识库。

附加信息

  • 开发时间： 2023年5月 至 2024年4月
  • 团队规模： 10人（包括项目经理、后端开发、前端开发、数据科学家、测试工程师）
  • 使用技术： Python, TensorFlow, BERT, Elasticsearch, NLTK

6. 智能医疗问答系统 (RAG-LLM)

项目简介

智能医疗问答系统是一个集成了语音识别、自然语言处理和机器学习技术的平台，旨在通过自动化的方式提供医患沟通的辅助，提高医疗服务的效率和质量。

技术实现

  • 语音识别： 将医患对话的语音信号转换为文本数据。
  • 结构化处理： 将对话文本转换为结构化数据，便于进一步分析和处理。
  • 角色分离与对话摘要： 区分对话中的患者和医生角色，提取对话的关键信息。
  • 推理引擎： 利用大型语言模型（LLM）进行医疗知识的推理和分析。
  • 知识库与搜索： 构建医疗知识图谱，通过搜索引擎快速检索相关信息。
  • 答案生成： 结合知识检索和 LLM 生成准确答案，支持答案默认型、答案直接配置和答案可枚举型。

个人贡献

  • 系统架构设计： 设计了整个问答系统的架构，确保了系统的高效和可扩展性。
  • 对话处理： 实现了语音到文本的转换，角色分离和对话摘要的自动化流程。
  • 知识图谱构建： 负责构建和维护医疗知识图谱，提升了知识检索的准确性。
  • 推理引擎开发： 利用商用 LLM 增强了推理引擎的性能，提高了答案的准确性。
  • 答案生成优化： 通过提示工程和嵌入学习（Embedding Learning），优化了答案的生成过程。

成果与影响

  • 效率提升： 通过自动化问答系统，显著减少了医生查找医疗信息的时间。
  • 服务质量改善： 系统提供的辅助决策支持，帮助医生提供更准确的诊断和治疗建议。
  • 知识管理优化： 构建的医疗知识图谱为医疗机构提供了宝贵的知识资产。

附加信息

  • 开发时间： 2023年6月 至 2024年5月
  • 团队规模： 15人（包括项目经理、全栈开发、数据科学家、测试工程师）
  • 使用技术： 语音识别技术、自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）、知识图谱、搜索引擎优化