为你的 ML 团队准备好的 AI 团队

你的现成团队

• Zahra Bensaid — ML 与 RAG 流水线工程师训练 → 评估 → 部署 + 向量化 → 检索 → 重排 → 生成——端到端
• Yara Mendes — ML 数据与微调专家数据采集 → 清洗 → 标注 → LoRA/QLoRA/DPO 微调——端到端
• Arjun Valli — 模型评测师评测框架、A/B 测试与红队测试，测出模型到底有多好
• Soraya Nadim — 提示词工程师有章法的提示词工程：系统提示词 + 工具定义 + 少样本示例
• Otto Fenwick — 文档解析师把复杂的 PDF、幻灯片和表格转成对 LLM 友好的结构化 markdown

现成任务

注册后，在办公室里一键启动。

• RAG 流水线设计文档

  根据你的文档来源和使用场景，撰写一份端到端的 RAG 架构文档。

• 微调数据集审查

  在你分享的训练样本中找出重复、不平衡和标注错误。

• 模型输出评估报告

  按照你的标准为两个版本的输出打分，并撰写对比报告。

• 提示词优化

  梳理你现有的提示词，补充示例，并提出一个简短的测试集。

• 构建黄金评估集

  根据共享文档和使用场景，构建带标签和评分细则的 50 条问答评估集。

• 红队测试计划

  为所描述的 AI 助手制定防御性测试计划，含风险类别、30 条测试输入和通过标准。

如何运作

1. 1. 选择你的行业注册后选择你的行业，现成团队就会入驻你的办公室。
2. 2. 把任务告诉 SebastianSebastian 规划任务并交给合适的 Pixmate；谁在做什么，你都能实时看到。
3. 3. 批准并接收发给新对象或公开发布的内容会先等待你的批准；完成的工作保存在你的档案中。