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一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

今天早高峰10号线，人挤人，我好不容易站稳，余光扫到旁边座位上有个穿校服戴红领巾的小男孩，正低头盯着iPad。我以为他在看动画片，好奇瞟了一眼——好家伙，在刷leetcode。我人都傻了。我小学五年级还在玩赛尔号，人家已经在地铁上刷题了。让我想起来现在也有很多机构推出面向小孩的人工智能课、AI使用课...现在连小孩都这么卷了吗？

我见过太多人陷在"等大厂"的死循环里。简历投了，没消息，就继续刷题继续等，等了三个月，实习季过了，简历上还是一片空白。然后秋招的时候被问"有没有实习经历"，只能说没有。这才是最惨的结果。小厂实习当然有缺点。技术栈可能老，没有大厂背书，mentor可能也是边学边带你。但它至少给了你一个真实的项目、一段能写进简历的经历、一次把课本知识用到实际的机会。这些东西放在那里，比空白期强得多。而且说实话，面试官问小厂实习经历，问的不是公司有多大，是你在里面做了什么、遇到了什么问题、怎么解决的。你要是能把一个小厂项目讲得有血有肉，比那些在大厂打了三个月杂、只会说&quo...