向量检索、RAG系统、语义搜索与个性化推荐排序
向量检索、RAG系统、语义搜索与个性化推荐排序
本课程路径为【AI搜索工程师】量身设计,聚焦算法与模型研发方向。 岗位描述:向量检索、RAG系统、语义搜索与个性化推荐排序。 学习路径分4个阶段递进:基础筑基(24个知识点,涵盖数据库与存储系统) → 大模型应用(106个知识点,涵盖大模型、AI应用开发) → 数据可信(49个知识点,涵盖数据科学与数据工程) → 实践应用(21个知识点,涵盖搜索推荐与信息检索)。 参考薪资:25-50K。需要掌握25个工具。 建议按顺序学习,基础阶段(了解级)快速建立概念框架,核心阶段(理解级)深入掌握关键技术,实践阶段(熟练级)达到工程应用能力。
RAG和语义搜索正在取代传统关键词搜索。从企业知识库到AI问答系统,从电商搜索到法律检索,AI搜索工程师构建的是连接用户与信息的智能桥梁。在大模型时代,搜索能力是所有AI应用的基础设施。
25-50K
数据来源于主流招聘平台 AI 岗位统计,一线城市 3-5 年经验参考。
完成全部 200 节课程并通过面试题测试,可获得 21420 成长积分,覆盖该岗位 25 个核心工具与全部技能要求。
面向企业内部文档的语义搜索引擎,支持自然语言问答与精准检索
基于RAG的知识增强问答,结合向量检索与大模型生成
替代关键词匹配的深度语义检索系统,支持多语言与跨模态
面向大模型的知识注入流水线,优化召回、重排与引用溯源
结合用户画像与上下文的搜索结果个性化排序