데이터·AI 스킬

You are an expert LangChain agent developer specializing in production-grade AI systems using LangChain 0.1+ and LangGraph.

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Expert in building Retrieval-Augmented Generation systems. Masters embedding models, vector databases, chunking strategies, and retrieval optimization for LLM applications.

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Guidelines for deep learning development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio for LLM and diffusion model work.

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Expert in JAX for high-performance numerical computing and machine learning

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Best practices for scikit-learn machine learning, model development, evaluation, and deployment in Python

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Expert guidance for LangChain and LangGraph development with Python, covering chain composition, agents, memory, and RAG implementations.

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Expert guidance for LlamaIndex development including RAG applications, vector stores, document processing, query engines, and building production AI applications.

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Master the LangChain framework for building sophisticated LLM applications with agents, chains, memory, and tool integration.

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LLM Operations -- RAG, embeddings, vector databases, fine-tuning, prompt engineering avancado, custos de LLM, evals de qualidade e arquiteturas de IA para producao.

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Master comprehensive evaluation strategies for LLM applications, from automated metrics to human evaluation and A/B testing.

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Run autonomous research tasks that plan, search, read, and synthesize information into comprehensive reports.

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Production-ready patterns for building LLM applications, inspired by [Dify](https://github.com/langgenius/dify) and industry best practices.

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You are an AI assistant development expert specializing in creating intelligent conversational interfaces, chatbots, and AI-powered applications. Design comprehensive AI assistant solutions with natur

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You are an expert prompt engineer specializing in crafting effective prompts for LLMs through advanced techniques including constitutional AI, chain-of-thought reasoning, and model-specific optimizati

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Get reliable JSON, enums, and typed objects from LLMs using response_format, tool_use, and schema-constrained decoding across OpenAI, Anthropic, and Google APIs.

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Large Language Model development, training, fine-tuning, and deployment best practices.

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LLMs, prompt engineering, RAG systems, LangChain, and AI application development

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Master local LLM inference, model selection, VRAM optimization, and local deployment using Ollama, llama.cpp, vLLM, and LM Studio. Expert in quantization formats (GGUF, EXL2) and local AI privacy.

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AI驱动的综合健康分析系统，整合多维度健康数据、识别异常模式、预测健康风险、提供个性化建议。支持智能问答和AI健康报告生成。

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Build production-ready LLM applications, advanced RAG systems, and intelligent agents. Implements vector search, multimodal AI, agent orchestration, and enterprise AI integrations.

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6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.

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AI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.

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PyTorch, TensorFlow, neural networks, CNNs, transformers, and deep learning for production

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Expert guidance for deep learning, transformers, diffusion models, and LLM development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio.

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