1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

求锐评，兄弟们，后端开发 + 大模型应用开发，可以直接冲27届暑期实习吗，实在不行日常实习也行

第一次发牛客，想让兄弟们给点建议，我就想找个Java实习🙄

1、自我介绍2、我看你实习做过差旅报销 Agent 项目,简单介绍下3、这个差旅报销 Agent 是单 Agent 还是多 Agent整体上更接近单 Agent + 多工具协同。系统只有一个主控 Agent，负责理解用户当前诉求、决定调用哪些工具、根据工具结果继续推进流程。OCR、分类、抽取、规则校验这些模块虽然很多，但本质上都是工具，不是独立自治的 Agent，所以不能严格算多 Agent 系统。如果要说架构特点，就是由一个 Agent 负责统筹任务，把工具能力串起来，完成一个完整报销闭环。4、你在这个项目里主要负责哪部分主要负责的是任务理解、工具路由、Prompt 设计、流程编排和结果后处...