今天给大家带一个非常适合跟练的 Agent 项目——agents-from-scratch，LangChain 官方出品，手把手教你从零搭建一个能自动处理邮件的 AI Agent。 项目不大，代码量适中，但覆盖了 Agent 开发的所有核心概念。跟着做完，面试直接聊这个项目就够了。 这个项目做了什么？ 一句话：一个能帮你自动分类、回复邮件的 AI Agent。 它会：  自动分类收到的邮件（需要回复 / 仅通知 / 垃圾邮件） 根据邮件内容起草回复 敏感操作（比如发送重要邮件）会先让你人工确认 会记住你的偏好（比如"给老板的邮件用正式语气"），越用越懂你  技术栈 Lang...

四段实习经历，三段大厂。。春招至今0面试。。。受到好大的打击啊

如题，本人双非学院本，大一大二的时候主要在打ACM。但是怕只打ACM找不到工作，大二也开始学开发。大三上边实习还边打比赛，但是圆梦ACM亚洲区域赛金牌了。然后我信息差比较封闭，加上前面打比赛也没什么时间。所以项目就是一个练手项目，想写技术亮点都不知道写啥。后面也没时间做一个新项目。实习也是初创公司。感觉项目经历和实习经历都拉完了。然后也是寒假才了解到暑期实习，然后花了一两周从零开始背八股，刷面经。然后面了腾讯WXG还是有些八股遗漏了，还有被吐槽项目没深度，一面直接挂了。现在感觉好焦虑，感觉ACM金牌好像作用并不大。不知道还能不能找大厂暑期，不行的话要先找中小厂沉淀吗，或者加急一个星期赶出个比较好的Agent项目然后继续投，还是说不如直接去信奥赛教培行业了。考研走算法岗的路线就算了，偏科太严重了也不擅长考试。好迷茫啊，感觉卷不动了。

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...