27求助，学的Java进去做的Agent应用开发

离职前舔了10个hr，正式工8个拒绝我简历😢，1个说活水无暑期岗位🥺，逮着一个实习生hr狂舔，舔来一次面试机会😅。果然，实习生是最有怜悯心的。

"这条红线是谁加的？" 技术评审会上，tech lead 指着监控大盘上一条醒目的红色基准线问道。 我举了举手："是我加的。" 会议室里安静了两秒。 "为什么要加这条线？" "因为我发现我们的服务响应时间 P99 一直在 200ms 上下波动，但没有明确的优化目标。我查了下行业标准和用户体验数据，150ms 是一个比较合理的阈值。所以我在监控上加了这条红线，提醒自己还有优化空间。" tech lead 看了我一眼，然后笑了："那你打算怎么把它压下去？" 我打开笔记本，开始讲我这两周的分析结果。 ...

现在入门 AI，我心里的 TOP1 还是 AI Agent。它不只是会聊天，而是真的能调工具、跑流程、解决实际问题。学这条线能顺带把 大模型、Prompt、RAG、工作流 都串起来，后面不管做开发还是做产品，都更容易落地。

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...