写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂，"又一个收割焦虑的转行帖"；另一方面是看了太多用 GPT 套娃出来的「学习路线」文章，AI 味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑，时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转 AI，或者已经在转的路上，希望能给点参考。 一个反共识的开场：你以为进 OpenAI 的人都是博士？ 先讲个故事，跟我没关系，但跟所有想转 AI 的人都有关系。 OpenAI 的 Sora 团队（就是搞文生视频那个）一共 13 个人。这里面有两个人特别有意思： Will DePue，密歇根大学计算机系，直接辍学了。17...

腾讯云智发这个就代表没希望了吗，哭了😭准备了好久，🥹

刚实习了两周，被导员一通电话打过来可能会给处分学校这里坚决是不允许大二大三实习，只有大四后半学期才允许😂不知道被谁举报的，总之回来领导跟我说了一大堆，说在学校呆着能学到知识以外的东西。然后一门课也是被重修了，感觉好不容易实个习，一波三折的。最后还是选择了不回头，总觉得，人这一生就这一次，要尽力去活才算圆满。

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 ...