职引星

岗位能力图谱

融合多源岗位材料,构建岗位—能力—技能—知识—课程—实训能力体系。

岗位能力图谱构建与语义推理智能体

岗位能力图谱

基于招聘数据、职业标准、教学标准与企业实践案例,形成岗位到课程实训的能力关系。

推荐岗位

支持 PDF、Word、TXT、Markdown、CSV、JSON;上传后由 GraphRAG 提取岗位能力关系。

3D 图谱探索

岗位、能力、技能、知识点与课程/任务关系来自当前图谱数据。

课程体系诊断

岗位能力图谱与课程标准、实训任务的覆盖关系

新兴能力课程支撑缺失

缺口

RAG、Agent 等新兴能力仅依赖「大模型应用开发」课程弱支撑,缺少独立教学内容与实训环节。

关联能力:RAG 应用开发、Agent 应用开发

关联课程:大模型应用开发

工程化交付能力覆盖不足

不足

AI 应用工程化、模型部署仅依赖综合实训与方向课弱支撑,缺少 CI/CD 与容器化部署实践。

关联能力:AI 应用工程化、模型部署

关联课程:模型部署与运维、智能系统综合实训

核心能力课程支撑完整

充分

大模型应用开发、机器学习建模等核心能力均有 2 门及以上课程强支撑,覆盖完整。

关联能力:大模型应用开发、机器学习建模

关联课程:大模型应用开发、机器学习基础、深度学习与框架

课程标准升级建议

招聘数据、职业标准、教学标准和企业实践案例的联合检索结果。

大模型应用开发

支撑能力:RAG 应用开发

高风险
需求强度
RAG 需求近 3 年指数 +60,
支撑现状
重点培养模型调用与应用开发能力
风险等级
高风险

当前问题:重点培养模型调用与应用开发能力

升级依据:RAG 需求近 3 年指数 +60,当前仅弱支撑

依据来源:local fallback

升级建议:增加 RAG 知识库构建、检索增强与 API 集成教学内容

新增主题:大模型应用开发课程新增 RAG 知识库构建、向量检索与 API 集成章节,配套实训 2 周。

培养衔接分析

岗位要求 → 课程支撑 → 实训支撑

大模型应用开发人工智能应用开发工程师
课程:已覆盖实训:已支撑
机器学习建模人工智能应用开发工程师
课程:已覆盖实训:已支撑
Python 编程与工程化人工智能应用开发工程师
课程:已覆盖实训:已支撑
数据采集与清洗人工智能应用开发工程师
课程:部分覆盖实训:已支撑
数据仓库建设人工智能应用开发工程师
课程:部分覆盖实训:已支撑
数据可视化人工智能应用开发工程师
课程:部分覆盖实训:已支撑
接口测试人工智能应用开发工程师
课程:部分覆盖实训:部分支撑
自动化测试人工智能应用开发工程师
课程:部分覆盖实训:部分支撑
测试用例设计人工智能应用开发工程师
课程:部分覆盖实训:部分支撑
云平台部署人工智能应用开发工程师
课程:部分覆盖实训:部分支撑
容器化与自动化运维人工智能应用开发工程师
课程:部分覆盖实训:部分支撑
安全防控人工智能应用开发工程师
课程:部分覆盖实训:已支撑