行业背景
全球电子元器件供应链受地缘政治、产能波动影响，缺货涨价频发；同时元器件型号海量、替代关系复杂、技术迭代快，传统人工选型与供应链管理效率低、风险高。在工业互联网与产业数字化政策推动下，行业亟需一站式智能平台实现数据驱动决策。
业务背景
芯片 平台为解决电子元器件行业“找料难、选型繁、供应链盲”的痛点，整合基础数据、电商交易与产业生态，面向企业研发、采购、供应链管理部门提供从选型设计到交易履约的全链路智能服务，并通过AI与大数据技术输出SaaS化决策工具，助力企业降本增效、规避供应链风险。
产品核心能力
芯片是集元器件数据查询、物料选型与替代、BOM管理及样片申领、技术方案等生态服务于一体的综合性平台，并基于AI与大数据提供供应链波动预警、产业景气指数、行业分析报告等SaaS化智能应用，实现从选型设计到供应链智能化决策的全链路赋能。
平台是一个面向电子元器件行业的综合性智能服务平台，集基础数据服务、电商交易与产业生态于一体。平台提供元器件数据
查询、物料选型与替代建议、BOM 管理等核心功能，并延伸至样片申领、技术方案、产业资讯、社区论坛等生态服务。基于 AI 与
大数据技术，平台进一步推出 SaaS 化的智能应用，如供应链波动预警、产业景气指数、行业分析报告等，助力企业实现供应链智
能化决策。
核心 AI 功能模块
智能采集系统：自动化抓取、清洗与结构化多源元器件数据；
智能选型与替代：基于参数、规格、库存及历史使用数据，推荐最优元器件选型或可行替代方案；
智能技术客服：通过对话式 AI 解答用户关于器件参数、应用方案、替代兼容性等专业问题；
物流异常检测：结合运单数据与时间序列模型，实时识别物流延迟、路径异常等风险；
数据异常检测：监控元器件价格、库存、交期等关键字段波动，自动触发告警与归因分析。
技术架构
以 Qwen 大模型 为基础，结合业务语料进行 领域微调（Fine-tuning），提升专业问答与推理能力；
构建 RAG + Agent(multi-agent) 智能体架构，实现知识库动态检索与多步骤任务执行；同时使用YOLO8支持图片目标检测；
使用 LangChain + FastAPI 开发可扩展的智能服务接口与知识交互系统；
基于 vLLM + Kubernetes 搭建高性能大模型推理集群，支持高并发、低延迟的在线推理服务；
补充使用传统 时间序列算法（如 Prophet、ARIMA）处理供应链预测与异常检测任务，兼顾精度与效率。
个人职责
主导 AI 产品需求梳理与场景定义，将业务痛点转化为可落地的智能化功能；
设计并推动智能选型、替代推荐、技术客服等核心 AI 模块的算法方案与系统架构；
负责大模型微调、RAG 知识库构建、Agent 工作流编排及推理服务部署全流程；
协调数据、算法、前后端团队，确保 AI 能力高效集成至平台产品，为内部运营与外部客户提供智能化服务体验；
持续优化模型效果与系统性能，平衡准确性、响应速度与资源成本。
评论