一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

Thank you Hellobike.

刷到这个话题，真的像看到了3个月前的自己。作为双非计算机本科，之前一直在做Java后端开发，今年春招想转Agent赛道，最开始连能投什么岗位都不知道，海投的时候看见“AI”“大模型”就瞎投，结果简历全石沉大海，连面试机会都拿不到。后来跟着已经入行的学长一点点摸，自己前前后后面了十几家公司，才终于把Agent赛道的岗位摸得明明白白，最后也顺利拿到了杭州一家AI公司的Agent应用开发offer。今天就把这些岗位全部分享出来，尤其是适合我们应届生、零基础转行能冲的，帮大家少走我踩过的弯路。先给所有想入行Agent的应届生一句真心话：Agent赛道不是只有算法岗，也不是只有硕士才能做，绝大多数岗位，...