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 ...

现在春招还没拿offer的26届，不要着急了，再过一两个月你们就毕业了，已经来不及咯😄接下来就是27届秋招提前批和28届实习的time，26届还在找春招的老东西们可以早点洗洗睡了😆😆已经签约或拿offer26届的老东西们也不要高兴，现在ai的趋势，可见的未来三到五年，互联网的研发测试等大批岗位都会被ai代替你们这些小码农毕业出来工作吃出不来几年互联网福利，岗位都会凭空消失，都被ai大人吃干抹净替代咯😋😋