RAG知识库问答系统

#哪些AI项目值得做？#
最值得做的项目：RAG知识库问答。说人话就是让AI读你家自己的文件再回答问题。我拿公司往年项目报告喂给AI，问去年踩过啥坑，它真能总结出来。比干翻书强一百倍。技术不难：找个文档、分块存起来、问的时候先搜再答。企业最缺这个，谁做谁吃香。
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回答时能给出参考来源吗
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发布于 04-25 23:23 辽宁

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面试官问「Agent执行多步任务时出现某一步失败的情况怎么办？」
如题，实话实说在我的开发中，回答很可能是“加上异常处理，设置最大重试次数，重试三次如果仍然失败就返回错误信息给用户。”你就说有没有毛病吧……这个思路虽然是工程的基本功，但它却是传统软件的错误处理模式。把这个模式直接搬到Agent上，虽然解决了部分简单的失败，但远远不够。零、为什么Agent的失败不同于传统软件？传统软件的失败是显性的，通常表现为接口超时、参数校验不通过或数据库连接失败等，这些都会抛出明确的异常，让你清楚地知道问题在哪里。而Agent系统的失败则是隐性的，尤其是像基于大语言模型（LLM）的系统。例如，LLM可能返回了一个格式正确、没有报错的JSON，但它可能选错了工具、传错了参数...
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求简历点评，有什么问题
#投了多少份简历才上岸#
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04-24 22:29
门头沟学院 Java
2026.4.24 面经学习(第二天，Agent)
开发你的agent的时候，用的是什么流程？为什么用这个流程？ 用的是React流程：先推理->调用工具执行->观察 循环迭代知道任务全部完成 适合工具调用场景：ReAct 的流程天然适合工具调用，因为每一步都可以根据上一步的观察结果决定下一步做什么。 可解释性比较强：ReAct 的执行轨迹通常比较清楚 容错能力更好：如果工具返回失败、结果不完整，ReAct 可以继续调整策略 模型和 Agent 的区别是什么？ 模型只负责输出，不能自主感知、自主决策、自主执行，而Agent可以自主感知、自主决策、自主执行 自主感知：环境输入获取能力 自主决策：基于当前状态选择下一步做什么 自主执行：...
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