一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

救救孩子，二本26应届生，前面考研all in结果下岸，0实习，前一阵子纠结了好久最后决定选 ai agent方向的岗位，当然也0项目😭找了招聘软件十多个JD喂给ai，让ai给我编了两个（实习）项目经历，打算一边投一边学，（现在已经恶补了一阵子相关的技术栈知识了）让ai重点突出工程落地能力。求各位看官评价一下，这两个项目能写进简历吗，会不会太烂大街或者太玩具了😭求求让我赶在毕业前入行吧🙏🙏

面试迟到，还在面试前偷偷降100待遇，浪费我时间

很多做嵌入式的同学，简历里都会写一句：“熟悉 FreeRTOS，具备多任务开发经验。”但问题来了。到底学到什么程度，才算真的“熟悉 FreeRTOS”？是会创建几个任务？会用队列发消息？还是能把 Demo 跑起来就算？说实话，如果只是会 xTaskCreate()、会 vTaskDelay()、会建个消息队列，这最多只能算“用过”。离“熟悉”还差一截。这篇文章，我就把这个问题掰开讲清楚：FreeRTOS 到底学到什么程度，简历上写“熟悉”才不心虚。一、先说结论：会用，不等于熟悉很多人对 FreeRTOS 的理解停留在这几个层面：会创建任务会设置任务优先级会用延时函数会用队列、信号量跑过几个小项...