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...

可能是我见识太少了

简历有没有改进的建议呀。求大佬内推

27届C++方向，做了基于io_uring+C++20协程的AI Gateway项目，压测吞吐是传统epoll方案的2.15倍。求C++相关实习内推（游戏服务端/AI基础设施/音视频/嵌入式均可），6月底可全职到岗，有意向的前辈可以私信我，感谢！