来个迟到的暑期

1. 自我介绍2. RAG系统的核心架构、检索优化与在教育场景的落地难点RAG核心架构分为数据预处理、检索模块、提示工程、大模型生成、后处理校验五部分。检索优化包括混合检索、多轮检索、知识切片、向量库优化等。在教育场景的落地难点在于知识专业性强、知识点关联复杂，易出现检索不精准；题目、公式、图表等多模态数据的结构化提取难度大；学生提问口语化、歧义多，意图理解难度高；需严格保证知识准确性，避免大模型幻觉。解决方案包括构建教育领域专属知识库、多模态文档解析、意图识别优化、事实校验机制等。3. SFT的核心流程、数据构造要点与在教育大模型中的应用SFT核心流程为数据准备、模型选择、微调策略、训练配置...

如何建立Agent迭代优化？核心是围绕 「目标锚定 - 数据驱动 - 指标监控 - 分层优化 - 验证闭环」 构建一套可落地的体系，既要体现对 Agent 核心能力的理解，也要突出业务价值导向和跨团队协同思维。一、明确迭代目标：对齐业务价值，拆解核心能力维度💡 Agent 的迭代不能盲目，需先明确业务目标和能力边界，避免 “为优化而优化”。1. 定义核心业务目标结合 Agent 的应用场景（如智能客服、数据分析、电商导购），确定终极优化目标，例如：客服 Agent 的目标是提升问题解决率、降低转人工率。2. 拆解 Agent 核心能力维度对应业务目标，拆解 Agent 的核心能力模块，每个模...