1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...

兄弟们，大佬们，大三找实习中，能不能给点建议

求各位牛爷爷指点

紧密关注AI发展的你应该已经注意到了越来越多的平台和公司开始做AI智能体（Agent）。最近爆火的开源项目 OpenClaw🦞，更是把 “AI 能自己动手干活” 这件事推向了大众视野，让大家直观感受到：AI 正在从只会聊天的机器人，变成能独立执行任务的智能助理。不同于AI聊天机器人单纯的执行用户命令，智能体化身为能思考的“助理”，探索用户的需求、并针对需求自行思考并搜索用户需要的信息，比如你要求AI写周报，普遍AI可能只是写一段文字，而智能体可以回顾周工作记录——>总结工作重点——>排版——>发送给用户。也就是说，AI不仅能聊天，还能 参与信息分发和内容理解。实际上，在大厂...