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1.後端工程師 — RAG 檢索系統 / LLM API 整合（NestJS）
案件金額：425,000
- 可遠端-全區
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需求說明 我們正在開發一套多租戶 SaaS 平台，需要一位有實戰經驗的後端工程師（或小型團隊），協助建置一個「文件檢索 + 大型語言模型（LLM）」的問答後端模組。 本任務聚焦在工程實作，知識內容與商業領域邏輯由我方提供，您專注於把引擎做穩、做好。 工作範圍 建置 RAG（檢索增強生成）管線：文件切片、向量化、向量檢索、重排序、串接 LLM 生成。 向量資料庫：PostgreSQL + pgvector（或同等方案）。 後端框架：NestJS（Node.js / TypeScript）。 串接雲端 LLM API（供應商由我方指定）。 多輪對話的 session / context 管理。 對話結束之結構化摘要產出，並以 API 推送至其他系統。 提供標準 RESTful API 與 OpenAPI/Swagger 文件。 基本可觀測性：對話紀錄、token 用量、延遲與命中率監控。 技術要求 熟悉 RAG / LLM 應用開發，有實際上線案例尤佳。 NestJS、PostgreSQL、向量資料庫（pgvector / 同類）實戰經驗。 多租戶（multi-tenant）與 API 設計經驗。 程式碼品質、文件完整、可維護。 ***禁止使用中國任何AI應用及平台(我們會回溯檢查) 合作方式 可遠端。 需簽署保密協議（NDA）。完整規格與細節於洽談並簽署 NDA 後提供。 著作權與原始碼完整交付我方。 請提供 過往 RAG / LLM / 後端相關作品或案例（可去識別化）。 團隊配置與報價方式（人月或專案）。 預估時程。 預算：面議（請提供報價方式與初步級距） 地點：可遠端 需開立發票：是 預算為參考，若想了解更多細節者， 可以用手機號碼LINE上搜尋聯絡人(Eiffel)聯繫。
