非常适合准备入门Agent开发或者是毕业生拿来做毕设的同学！！！包含的技术栈：LangChain + LangGraph + RAG + Agent + MCP + Memory + Python + FastAPIAgent下又有ReAct-Agent、CodeAct-Agent、Plan-and-Execute-Agent 的三种范式的示例链接为：https://github.com/Shy2593666979/AgentChat目前项目的Star数量≈100，已经收获来自理想汽车员工、西安电子科技大学同学等等等等的一致好评，遇到问题，尽管的提issue，作者还可直接远程操控电脑帮忙解决，...

两年前 成功上岸美团两年后 女朋友也上岸了美团不确定 再看一眼

如何呢

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...