ReAct框架、工具调用、RAG技术及向量库

中国石油大学（北京）计算机专业外国留学生大 二升大三 项目：JARVIS-LLM QLoRA微调Phi模型 RAG评估系统 GitHub代码开源：https://github.com/Drgurbanow/jarvis-llm问题： BOSS投了80+大模型实习。只有1个HR让 我发简历，发完没下文。其余全部已读不回。 签证：合法学生签证，学校可配合办实习手续。 求指点： 1.以我现在的水平，项目够不够找实习？ 2.代码有什么问题？怎么改进？ 3.哪些公司愿意要外国留学生？ 谢谢!

想入门AI、丰富简历，却不知道做什么项目，要么太复杂做不出来，要么太简单没含金量，白浪费时间，总结了几个高性价比AI项目，新手也能上手，往下看吧。首推！ 智能推荐Agent ，网友公认最值得做的入门项目，难度适中、实用性强，还能贴合多岗位需求。不用复杂的技术栈，基于LLM+LangChain就能搭建，核心是实现“用户需求分析→精准推荐→反馈优化”的闭环，比如做一个职场学习资源推荐Agent，输入岗位和学习目标，就能自动推荐对应资料、课程，还能根据反馈调整推荐方向。重点是，这个项目能体现你的AI逻辑思维和工具使用能力，写在简历上也能量化成果，比如“搭建职场学习推荐Agent，优化推荐算法，准确率...

1. 推理与执行范式ReAct（必学）：Reasoning → Acting → ObservingCoT（思维链）、Plan&Execute、Reflection（反思）任务拆解、多轮决策、异常处理2. 记忆系统（Memory）短期记忆：对话上下文、会话管理长期记忆：向量数据库（必学）Milvus、Weaviate、FAISS、Chroma、Pinecone记忆归档、遗忘策略、用户画像3. RAG（检索增强生成）（必学）文档切分、Embedding 模型（text-embedding-3、bge、m3e）向量检索、混合检索（关键词 + 语义）重排序（Reranker）、上下文压缩生产级 RAG 优化（准确率、召回率、延迟）4. 工具调用（Tool Use）内置工具：搜索、计算器、代码解释器外部 API：邮件、日历、ERP、爬虫、支付MCP（Model Context Protocol）（2026 标准）工具安全、权限、结果校验5. Agent 框架（至少精通一个）LangChain + LangGraph（主流、工作流 / 循环）LlamaIndex（知识库 / RAG 强）AutoGen / CrewAI（多智能体协作）AutoGPT、MetaGPT、Devika（垂直领域）

还在简历上写“了解RAG原理”吗？今天推荐一个能让你真正做出一个完整RAG产品的硬核项目——rag-web-ui。https://github.com/rag-web-ui/rag-web-ui它不是一个教程，而是一个功能完整的智能问答系统，拥有漂亮的前端界面、完整的后端服务和数据库。把它复现一遍，你的简历和面试能力能提升一个档次。📌 这个项目是什么？rag-web-ui 是一个基于RAG（检索增强生成）技术的智能对话系统。简单说，你可以上传自己的文档（PDF、Word等），然后它会像一个懂这些内容的专家一样，回答你的问题，并告诉你答案来自文档的哪里。项目地址：https://github....