1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...

RT，不是很好意思直接问HR

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

背景background 本人bg双九非科班，传统工科，无实习经历。本科时没有学过java、数据库、计网等相关内容，对于第一份实习的寻找是迷茫的，无论是学什么（八股，项目），还是岗位的选择（前后端，开发，AI相关），都不知道怎么下手。 在和AI聊天、让其根据自身本科与研究生的经历推荐一些比较合适的岗位后，最终选择了测试开发这个岗位。于是，认准这个岗位后，在三月初返校后，我便开始了寻找暑期实习的学习之路。八股、项目、刷题learning 最开始我也不知道测开该怎么学习，但是根据查看一些牛客求职建议帖子得知通用的八股是必备的，于是我开始系统性学习计算机网络、计算机系统与数据库。同时在这段时间在b站...