喜马拉雅面试吐槽贴

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...

🎓学历背景：二本👨‍💻意向职位：前端开发

2硕后端，27k*16。房补2k，a不动，而且手里没有更好的了唉，是接还是等春招呢？

为了解决AI幻觉，我们应该先要理解什么是AI幻觉？AI 幻觉（AI Hallucination），在生成式 AI 领域特指模型生成看似合理、流畅且自信，但与客观事实不符、凭空捏造或逻辑矛盾的内容的现象。通俗地说，就是 AI 在一本正经地胡说八道。我们可以让AI指明内容出处来减少AI幻觉：约束回答范围：仅基于我提供的材料范围的信息来回答，避免任何虚构。若信息不明确，请明确说明。自动标注未验证内容，提供事实信息和来源：自动标注未验证的内容，在回复中提供事实信息和参考来源。#为了减少AI幻觉，你注入过哪些设定？#。