Python, LlamaIndex, RabbitMQ, Langchain, Asyncio, Unstructured.io, Supabase, Pinecone, Docker, REST API в WiseVision

Здравствуйте, ищу важные навыки:
LlamaIndex, RabbitMQ, Langchain, Asyncio, Unstructured.io, Supabase, Pinecone, Docker, REST API.

Желательные навыки: fastapi, uvicorn, aio-pika, aiohttp, aiormq, beautifulsoup4.

Наша платформа призвана упростить разработку и развертывание агентов ИИ, предлагая пользователям надежные инструменты для настройки. и оптимизация производительности. Мы упрощаем сложные процедуры и делаем их удобными для пользователя.

Ваша роль включает в себя поддержание и расширение раздела знаний нашего приложения, интеграцию и улучшение связанных библиотек, обеспечение бесперебойного потока данных и эффективного взаимодействия API, а также повышение масштабируемости и производительности наши ИИ-агенты. Первоначально вы можете начать с рефакторинга кода для использования бессерверных функций.

Пожалуйста, ответьте на следующие вопросы.

 < /p>

Можете ли вы описать свой опыт работы с Python и различными библиотеками, перечисленными в объявлении о вакансии, включая конкретные проекты или сценарии, в которых они использовались?

Как вы использовали LlamaIndex в предыдущие проекты, в частности по созданию приложений LLM, и можете ли вы объяснить RAG (Retrival Augmented Generation) и его актуальность для Unstructured.io?

Опишите сценарий, в котором вы эффективно использовали RabbitMQ для передачи данных в реальном времени. Какие были проблемы и как вы их преодолели?

Есть ли у вас опыт работы с бессерверными функциями (лямбда-выражениями и т. д.)? пожалуйста, объясните

Можете ли вы объяснить свой подход к управлению очередями и управлению памятью при использовании Unstructured.io для приема и обработки больших объемов файлов? Как обеспечить стабильность системы и избежать сбоев сервера во время операций с высокой нагрузкой?

Полная занятость, ставка рассматривается.