1、自我介绍2、做了一个企业知识库 + 办公助手 Agent的项目3、Agent 和传统聊天机器人最大的区别是什么传统聊天机器人更多是围绕对话生成展开，本质上是“用户问一句，模型答一句”。AI Agent 不只是回答，它还要理解目标、拆分任务、决定下一步动作，并且在必要时调用外部工具完成任务。所以 Agent 更强调“决策能力”和“执行能力”，而不是单纯的生成能力。比如用户问“请假流程是什么”，这更像知识问答；如果用户说“帮我查一下我下周一有没有会，如果没有就给我安排一个项目同步会”，这就不是普通聊天了，因为它涉及状态判断、调用日历工具、执行会议创建等一系列动作，这才更符合 Agent 的定义...

debuff叠满了，打招呼后已经没有后续了，连简历石沉大海的经历都没有（投都投不出去）！两段实习一点含金量都没有，求大佬们给我爆改一下，谢谢喵！

26应届偏远地区双非硕，buff叠满了

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...