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 ...

想去找一份日常实习，现在应该再去学一点什么，项目换一个会不会好一点，是不是简历有点单薄了

像 Claude，不仅有网页版，还有 Claude APP，以及 Claude Code，他们之间到底有什么区别，和 Agent 有什么关系，和 CLI 又有什么关系呢？  今天就来给大家详细的盘点一下，搞清楚，装比的时候咱也有底气😄。  系好安全带，我们粗粗粗粗发～  我画了一张图，大家瞅一眼就能知道个大概。 就能理解为什么同一个 Claude，在不同地方用起来体验差距会这么大。  最底层是模型层。Opus 4.7、Sonnet 4.6、DeepSeek V4、GLM-5.1、GPT-5.5，这些都是模型。 模型就是发动机，决定了这辆车的马力上限。Opus 4.7 是 V12 双涡轮，So...

官网投了10+，boss和实习僧100+，牛客50+，都没有拿到笔试或面试通知，大部分都是被拒绝了。只有少数几个过了出筛选，在复筛又挂掉了。是简历有问题？还是项目有问题？还是院校问题呀？有没有大佬帮忙分析一下我应该往哪个方向再加把劲呀，有没有大佬指指路，带带萌新/(ㄒoㄒ)/~~