基于⼤型语⾔模型的本地问答系统（LLM-LocalQA system）
项⽬时间
项⽬时间： XXXX 年 XX ⽉-XXXX 年 XX ⽉
担任⻆⾊
担任⻆⾊： 项⽬负责⼈ / 系统架构师
项⽬描述
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
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
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。
● 协调跨部⻔合作，确保项⽬按时交付，并满⾜业务需求。
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
担任⻆⾊
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。
● 协调跨部⻔合作，确保项⽬按时交付，并满⾜业务需求。
基于 RAG 的电商智能问答系统
项⽬时间： [起始年⽉] - [结束年⽉]
担任⻆⾊： [您的职位或⻆⾊]
项⽬描述
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
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，较⻓的上下⽂⻓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
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
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
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。
● 协调跨部⻔团队合作，推动项⽬按时交付，并监控项⽬质量。
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）
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：整合客服部⻔的内部规则和常⻅问题解答，形成结构化的 知识库。
● 数据预处理：对⻓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，包括规则介绍和常⻅问题库。
● 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
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
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。
● ⻆⾊分离与对话摘要：区分对话中的患者和医⽣⻆⾊，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、客案直接配 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，⻆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
