在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

但是事业顺利了😎

26届本科应届生，目前正在认真找游戏/内容运营、AI内容运营相关方向的工作，想在这里做一个自荐，也希望能认识更多互联网同行。本科是计算机专业，但相比纯技术开发，我更喜欢“用户、内容、社区、传播”这些更贴近互联网业务的方向。过去这几年里，我持续做过一些真实的内容运营项目：抖音游戏剪辑账号累计发布480+视频，账号粉丝1.8w+，总获赞41w+做过小红书毕业季IP内容运营，单篇笔记最高8.6w浏览参与过Shopee/Lazada跨境内容运营与TikTok直播相关工作也接触过AI应用、RAG问答、情绪识别等项目，比较关注AI内容和AI产品方向我长期接触游戏、二次元、互联网社区，对年轻用户内容偏好、热...