30天前活跃

Koppen

• UID:24083
综合评分 34
方向: 人工智能-AI应用开发 后端-Python
广州市
800元/8h
1年经验
求职意愿:接单·不求职(30天前更新)

个人简介

人工智能,agent,网站定制,小程序设计,管理系统,均可私人定制

技能

核心技能:
其他技能: PyTorch
交流语言: 英语( 可口语交流 ) 粤语( 母语水平 ) 普通话( 母语水平 )
行业经验: 工业互联网

项目案例

建筑大模型AI问答系统
本项目是一个面向建筑领域的智能问答系统,旨在将大模型能力与行业知识深度结合,解决传统建筑信息查询效率低、专业门槛高以及安全合规风险大的问题。随着大模型在通用问答场景中的广泛应用,其在垂直行业中往往存在“回答不专业、胡乱生成、越权回答”等隐患,尤其在建筑规范、施工安全和法律责任相关问题上,错误回答可能带来严重后果。因此,构建一个安全、可信、可控的建筑大模型智能问答系统具有重要的现实意义。 在业务层面,该系统面向建筑设计、施工、监理及相关从业人员,提供建筑规范查询、专业知识问答和工程经验辅助决策等服务。系统以“安全合规优先”为核心原则,通过引入拒答机制,确保模型只在合理、合规、可回答的范围内进行输出,避免对高风险、越权或不确定问题给出误导性答案,从而提升业务可靠性与实际可用性。 在功能架构上,系统由前置拒答模块、核心问答模块和后置拒答模块共同构成。前置拒答模块基于专门训练的拒答模型,对用户问题进行安全与合规性判断,在高风险或不适合回答的场景下直接给出规范化拒答,避免问题进入生成环节。核心问答模块采用 RAG(检索增强生成)+ LangChain 架构,通过向量检索精准召回建筑领域知识文档,并结合大模型生成专业、可溯源的回答,显著降低幻觉问题。后置拒答模块则对模型生成结果进行二次审核,在发现潜在违规或不确定内容时进行拦截或修正,形成完整的安全闭环。 最终,系统以网站形式对外部署,为用户提供直观、便捷的交互体验,实现建筑行业知识的智能化、安全化与服务化落地。
企业内部管理

工作经历

智创有限公司
  
50-200人
软件工程师
2024.12 - 2026.01
负责软件设计开发,主要负责后端

教育经历

佛山大学
2022.09 - 2025.01
软件工程
硕士
相似推荐
广州市
后端-Python、前端-Web前端
技能:Python、JavaScript、FastAPI、Flask、Webpack、React、Vue、MySQL、Selenium、Docker
许昌市
前端-Web前端、后端-Python
技能:Python、C、C#、C++、PyAutoGUI
上海市
人工智能-AI应用开发、人工智能-NLP和自然语言处理
技能:Python、Transformers、React、FastAPI、PyTorch、TensorFlow.js、Tailwind CSS、Jupyter
上海市
后端-Python、前端-Web前端
技能:Java、Python
吉林市
后端-Java、后端-Python
技能:Python、Java、Angular、Vue、React
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服