在尼泊尔的一名AI工程师每周主要从事验证模型输出、清理和准备数据以供摄取以及优化代码以提高效率和降低成本等任务。与普遍看法相反,该角色更侧重于集成现有的LLM(如来自OpenAI、Anthropic和Google的模型)与LangChain等框架,而不是从头开始训练模型。主要职责包括使用RAGAS等工具确保答案的准确性、防范提示注入攻击以及仔细记录更改和测试结果。 AI
影响 强调了AI工程角色的实际、侧重于集成的方面,强调数据清理和提示工程而非模型训练。
排序理由 文章讨论了AI工程角色的日常现实,将其与普遍的职业看法进行对比,而不是宣布新产品或研究。
- Anthropic
- Git
- Kathmandu
- LangChain
- langgraph
- LlamaIndex
- Nepal
- NumPy
- OpenAI
- OWASP
- Pandas
- Python
- Ragas
- SQL
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