想找个大厂日常实习，半年以上

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

目前大三上，下学期大三下，过完就要去实习了，寒假在学韦东山的FreeRTOS。

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR