本文全面介绍了大模型相关知识，包括大模型（LLM）、提示词工程（PE）、检索增强生成（RAG）、工具调用（Function Calling）、模型上下文协议（MCP） 等，适合零基础小白入门。  近些年，AI 的发展速度越来越快，越来越多的业务开始寻求“AI 赋能”。面对这个黑盒，很多研发人员的反应是疑惑：“我需要学习神经网络算法吗？我要懂 Transformer 架构吗？” 其实，对于非算法人员，我们不需要成为研发“发动机”的算法科学家，而是要成为能够驾驭“赛车”的 AI 工程师.我们无需深究底层的数学原理，但必须洞察它的能力边界，知道如何将这个“黑盒能力”高效、稳定地融入到我们的业务系统中...

竞赛聊胜于无，实习也没学到东西

年前一面通过，后面问是否考虑外包岗位，撤回的消息说的是“没办法，学历是硬性指标”，难绷那你面我干啥呢，浪费双方时间，你早说是外包岗我还接你面试干啥😂

大佬们看看，简历是否合适。（两个项目的“主要工作”写的很粗糙）然后还有一个问题请大佬们支支招... 我想走大模型相关岗位，但没想好去算法还是开发。算法岗肯定是首选，主要是怕我的项目经历跟算法岗离得远找不到实习。请大佬们给给建议