大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...

给点建议吧，找不到实习了😭  

唉……看了眼boss真的是要跪下了，不是发拒信是看都没看的那种……充了五块钱看到一个岗位两千人投更是崩溃了，boss上这个简历匹配度到底是看什么的

1.自我介绍2.实习介绍3.会哪些编程语言，掌握程度，会哪些agent开发框架？4.LangChain和LangGraph的区别？5.新版本LangChain为什么底层使用LangGraph？6.使用过哪些Vibe Coding工具，怎么使用？实习相关：7.讲一下Agent自动建单流程？8.再自动建单前的NLP处理是怎么做的？9.主Agent和自动建单Agent（子）是怎么做协调的？10.为什么需要单独构建Agent Tools服务？11.为什么将Tools注册到Nacos上，而不是使用MCP这种形式？12.工具的自动注入是怎么实现的，有什么意义？其他：13.请你讲讲Agent和基模的本质区别...