大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...

蚌住了，沉淀三个月  收到的面试反而更少了，大部分做完了测试就了无音讯，大模型应用，产品，AIGC，甚至售前工程师我也愿意做啊！这个时代怎么了？为何不愿意接受双非生😭

我请问呢

自我介绍项目1. 介绍下 Agent 项目中和亮点2. 项目的主要难点是什么3. 举一个项目中的例子4. ES 在项目中的功能5. 检索结果如何进行融合6. 具体是怎么生成向量的，维度是多少7. 怎么让模型知道有哪些工具，以及模型是如何调用工具的8. SSE 协议返回信息的格式是什么样的9. 记忆模块怎么设计的10. 短期记忆放在哪11. 结构化信息有哪些12. 什么时候开始长期记忆抽取13. 使用 Redis 存储短期记忆产生的大 Key 问题怎么解决14. 如何设计一个上下文卸载功能？15. Agen 执行时间长，在服务重启/崩溃后，如何保证可以接着执行任务，保证任务可以完成MySQL 1...