Чем предстоит заниматься :
- Разработать end-to-end RAG-пайплайн, который реализует следующий двухэтапный воркфлоу:
- На вход система получает структурированные данные из заполненного пациентом диагностического бланка в формате JSON.
- На выходе система генерирует структурированный отчет для терапевта, который включает:
- Краткий диагностический анализ.
- Список ключевых терапевтических мишеней.
- Рекомендации по конкретным техникам с обоснованием их применимости.
Основные задачи:
- Качество сегментации: От вас потребуется не просто техническая реализация, а продуманный подход к разбиению узкоспециализированных текстов на осмысленные единицы.
- Логика цепочки вызовов: Необходимо грамотно спроектировать передачу данных между двумя RAG-шагами, где вывод одного является входом для поиска другого.
- Точность и надежность: Система должна быть максимально точной и основываться исключительно на предоставленных источниках. Это не чат-бот общего назначения, а экспертная система.
Требования:
- Глубокое понимание и практический опыт построения RAG-систем.
- Сильные навыки в Python и NLP.
- Продвинутый промпт-инжиниринг.
- Опыт работы с фреймворками LangChain или LlamaIndex
- Опыт построения многоэтапных (multi-step) или агентских LLM-воркфлоу.
Будет плюсом:
- Интерес к психологии или опыт работы с экспертными системами в других областях.