最新班期就業數據
創造行業新紀錄 遠超同類機構！
人工智能技術人才缺口越來越大
更高起點，等你挑戰!
過去3年以來，人工智能（AI）領域的多個崗位持續面臨人才短缺的問題
AI相關崗位在互聯網、電商、智能硬件、遊戲等多個行業的頭部公司中顯著緊缺，以阿裏巴巴爲例，人才緊缺度前10崗位中，6個均爲AI相關崗位。小紅書緊缺度前10的崗位中，9個與AI相關。而SHEN的8個高緊缺度崗位中，4個均與AI相關。
項目實戰貫穿全程
講透電商，舉一反三覆蓋多行業
矽谷大咖講師+企業技術專家組團授課，深入講透大模型關鍵技術應用
01 智能發布
标題分類02 商戶運營管家03 市場羅盤04 掌櫃智庫05 好醫智庫06 伴學智庫07 掌櫃問數08 智醫問數09 學情問數10 文摘引擎11 智能評論12 電商小二13 尚醫助手14 知學助手15 萬應助手16 智能檢索17 智能發布
标題生成18 智能發布
詳情頁生成
标題分類02 商戶運營管家03 市場羅盤04 掌櫃智庫05 好醫智庫06 伴學智庫07 掌櫃問數08 智醫問數09 學情問數10 文摘引擎11 智能評論12 電商小二13 尚醫助手14 知學助手15 萬應助手16 智能檢索17 智能發布
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在企業内容管理場景中，傳統分類模型往往面臨多級分類邏輯複雜、數據分布不均、難以與下遊生成任務協同等挑戰。本項目旨在構建一個服務于智能發布流程的、具備深度理解能力的分類引擎。系統采用創新的層級化分類設計，通過預測最細粒度的三級分類并智能反推其上級類别。針對現實世界中常見的長尾數據分布問題，系統創造性融合了熱門類别的下采樣與冷門類别的大模型數據增強策略。
1.層級化分類設計：通過預測三級分類并反推上級類别，簡化多級分類任務。2.數據均衡化處理：采用熱門類别下采樣與冷門類别大模型數據增強策略。3.預訓練模型微調：選用bert-base-chinese模型，基于Huggingface Trans...
Python, Transformers, PyTorch, BERT, 下采樣, 數據增強
本項目緻力于打破僵局，構建一套“能思考、會執行”的電商智能運營中台。我們摒棄了單一的工具拼接，而是采用 Coze 和 Dify 編排複雜的業務流。在營銷端，系統不僅能通過知識庫實時捕捉抖音/微博熱點，更能結合通用性、獨特性、保障性三大維度智能提煉賣點。在服務端，系統化身爲“金牌店長”，利用 LLM 強大的語義理解能力，對客服對話進行毫秒級的情感分析與意圖識别。
1.一個項目兩個平台：采用 Coze 與 Dify 兩種方式實現，通過 Agent 與 Workflow 編排實現全鏈路自動化。2.閉環營銷：首創“熱點-賣點-買點-文案-海報”自動化營銷流。3.智能風控：集成釘釘機器人投訴分類助手，實時預...
Coze, Dify, Python, AIGC, LLM(DeepSeek/GPT), Google_Search_API, DingTalk, RAG
面對“某行業未來五年發展趨勢”這類模糊且龐大的需求，傳統的單輪問答系統往往顯得力不從心。本項目緻力于構建一套具備自主規劃能力的全智深度研究系統。我們采用先進的多智能體協作架構（Multi-Agent Collaboration）。對于複雜課題，基于 SOP（标準作業程序）動态生成執行計劃。系統能夠像人類分析師一樣，自主調用工具對海量信息進行清洗、交叉驗證與深度挖掘。
1.SOP 動态編排：實現複雜任務的自動拆解、路徑規劃與動态調整。2.雙模态引擎：自适應切換 ReAct 單任務極速處理與 PlanSolve 多任務深度研判模式。3.全域工具集成：整合 DeepSearch、Python 代碼解釋器、專業...
Java, Python, FastAPI, SmolAgents, LiteLLM, Qdrant, ElasticSearch, React, MCP, SSE
随着電商行業的數字化升級，商家面臨着海量的智能硬件設備管理挑戰。這些設備往往配有冗長晦澀的操作手冊，傳統的關鍵詞搜索無法精準匹配用戶語義化問題。本項目緻力于解決這一痛點，構建一套基于大模型的高級 RAG（檢索增強生成）系統。采用最前沿的 LangGraph 框架編排複雜的業務邏輯，結合多模态模型解析複雜 PDF，并創新性地融合了向量檢索與知識圖譜。
1.前沿架構：基于 LangGraph 構建企業級可插拔 RAG 工作流。2.多模态處理：集成 MinerU 與 OCR，精準解析圖文混排 PDF。3.多路召回：向量檢索 + 稀疏檢索 + Neo4j 知識圖譜多路混合召回。4.智能切片：支...
Python, LangChain, LangGraph, OCR, MinerU, Milvus, HyDE, BGE-Rerank, RAGAS, Neo4j
醫院、醫生與科研人員每天處理大量醫學文獻、電子病曆及影像報告。傳統檢索難以理解臨床語義差異。本項目打造面向醫療行業的企業級高級 RAG 解決方案。基于 LangGraph 框架構建可溯源工作流。在數據解析端，融合 MinerU 與 OCR 攻克醫學圖文混排資料。在檢索端，創新整合向量檢索、稀疏檢索與臨床知識圖譜，實現多路召回機制；搭配 HyDE 與 BGE-Rerank 技術提升匹配精準度。
1.前沿架構：基于 LangGraph 構建可審計的企業級 RAG 工作流。2.多模态處理：精準解析醫學影像報告、EMR 及文獻。3.多路召回：向量+稀疏+臨床知識圖譜混合召回。4.智能切片：支持基于病例結構、滑動窗口等策略。5.深度優化：...
Python, LangChain, LangGraph, OCR, MinerU, Milvus, HyDE, BGE-Rerank, RAGAS, Neo4j
在線教育平台需處理海量教材與多版本題庫。傳統搜索難以理解“這個函數題爲什麽要換元”等教育語義。本項目打造面向在線教育的企業級高級 RAG 系統。基于 LangGraph 構建可插拔工作流，覆蓋課程構建、教輔生成等任務。集成 MinerU 與 OCR 處理複雜教學材料。創新性融合向量檢索、稀疏檢索與教育知識圖譜，支撐題目解析與知識點推送。
1.前沿架構：基于 LangGraph 構建教育可插拔 RAG 工作流。2.多模态處理：精準解析教材、闆書截圖、課件 PDF。3.多路召回：向量+稀疏+知識圖譜（課程體系/題庫）混合召回。4.智能切片：支持教育語義切分策略。5.深度優化：引...
Python, LangChain, LangGraph, OCR, MinerU, Milvus, HyDE, BGE-Rerank, RAGAS, Neo4j
面對數以千計的數據表，傳統 BI 難以滿足即時分析需求。本項目構建基于大模型的企業級 Text-to-SQL 智能問答系統。采用“多階段推理（Multi-stage Reasoning）”架構。在數據處理端，利用混合檢索精準定位關鍵表；在生成端，強制模型執行 CoT（思維鏈）——先拆解問題，再推導邏輯，最後生成 SQL。這不僅是 SQL 生成工具，更是會思考的虛拟數據分析師。
1.大廠開源内核：基于京東 DataAgent 深度定制。2.思維鏈驅動 NL2SQL：引入 Deep-Thinking 推理層，采用“重寫-思考-生成”架構。3.混合多路召回：Qdrant 向量檢索 + Elasticsearch 倒排索...
Python, FastAPI, Qdrant, Elasticsearch, LiteLLM, Jieba, AsyncIO, React, SSE, Agentic-Workflow
醫療數據系統繁多且結構複雜，臨床人員面臨“找不到、看不懂、不會查”的痛點。本項目構建基于大模型的醫療行業 Text-to-SQL 智能問答系統。系統采用“多階段推理”架構，在數據處理端通過混合檢索實現醫學術語與檢驗指标的雙通道檢索；在生成端強制執行 CoT 思維鏈。使系統在面對跨系統、跨科室的複雜臨床提問時，仍能生成可執行、可審計的 SQL。
1.大廠開源内核：基于 DataAgent 定制，強化醫療數據合規。2.思維鏈驅動 NL2SQL：确保複雜醫療查詢邏輯準确性。3.混合多路召回：醫學術語語義 + 檢驗指标數值混合召回。4.動态 Schema 剪枝：基于臨床語義自動剔除無關字...
Python, FastAPI, Qdrant, Elasticsearch, LiteLLM, Jieba, AsyncIO, React, SSE, Agentic-Workflow
面對海量課程與學習軌迹，傳統報表無法滿足實時洞察需求。本項目構建基于大模型的教育領域 Text-to-SQL 智能問答系統。采用“多階段推理”架構，創新融合向量檢索與倒排索引實現教學概念與行爲數據的混合召回。系統強制執行 Deep-Thinking 思維鏈，先重寫教學問題，再推導查詢邏輯，最後生成符合合規要求的标準 SQL，幫助實現個性化幹預與教學決策閉環。
1.大廠開源内核：基于 DataAgent 定制，強化教學質量監控。2.思維鏈驅動 NL2SQL：确保學習軌迹、多維效果分析等 SQL 邏輯準确。3.混合多路召回：教學概念 + 學生行爲精準混合召回。4.動态 Schema 剪枝：降低 LL...
Python, FastAPI, Qdrant, Elasticsearch, LiteLLM, Jieba, AsyncIO, React, SSE, Agentic-Workflow
企業級數據應用中，傳統報表生成依賴人工，效率低且易遺漏。本項目旨在構建一套智能文摘引擎。采用輕量化大模型技術路線，基于 Qwen3-4B + LoRA 微調。系統深度理解運營、供應鏈等崗位需求，自動完成數據抽取與報告生成。通過強化對異常數據的智能診斷與核心信息的規則校驗，大幅壓縮報表制作時間，并支持長文本邏輯連貫分析，推動從被動彙報向主動決策升級。
1.輕量化大模型落地：Qwen3-4B + LoRA 微調，數據抽取準确率升至 96%。2.全崗位報表效率提升：日報/周報生成時間壓縮 70%-90%。3.複雜邏輯與長文本處理：支持趨勢分析與問題複盤。4.異常數據智能歸因：确保核心信息零遺...
Qwen3-4B, LoRA微調, Python, 加密傳輸與脫敏, 規則校驗引擎, 閉環反饋機制
在電商内容生成場景中，通用大模型難以穩定輸出符合情感傾向與風格要求的文本。本項目通過完整複刻并實施 RLHF（基于人類反饋的強化學習）全流程，将基礎大模型塑造成能夠精準理解并執行“生成積極正向商品評價”指令的專用智能體。我們嚴格遵循 RLHF 三階段範式：監督微調 (SFT) 奠定基礎，獎勵模型 (RM) 量化偏好，PPO 強化學習進行策略優化，實現模型行爲的精準對齊。
1.嚴格遵循标準 RLHF 流程：SFT、RM、PPO 三階段精準對齊。2.監督微調奠基：基于電商評論數據集對 Qwen2.5-3B 進行 SFT。3.獎勵模型提供偏好信号：構建獎勵頭，量化文本情感偏好。4.PPO 強化學習對齊：以 SFT...
Python, PyTorch, Transformers, TRL, DeepSpeed, Qwen2.5, PPO, KL散度懲罰, GAE
傳統客服機器人常因用戶表達含糊或需要多輪交互而陷入死循環。本項目基于 Rasa 框架深度二次開發，構建具備深度感知能力的任務型客服系統。在 NLU 端，利用特征融合技術确保模型既懂“專業術語”