1、自我介绍2、做了一个企业知识库 + 办公助手 Agent的项目3、Agent 和传统聊天机器人最大的区别是什么传统聊天机器人更多是围绕对话生成展开，本质上是“用户问一句，模型答一句”。AI Agent 不只是回答，它还要理解目标、拆分任务、决定下一步动作，并且在必要时调用外部工具完成任务。所以 Agent 更强调“决策能力”和“执行能力”，而不是单纯的生成能力。比如用户问“请假流程是什么”，这更像知识问答；如果用户说“帮我查一下我下周一有没有会，如果没有就给我安排一个项目同步会”，这就不是普通聊天了，因为它涉及状态判断、调用日历工具、执行会议创建等一系列动作，这才更符合 Agent 的定义...

寒假4场线上面试都黄了。开学返校，千里迢迢，路程25h。到校就是打扫卫生，整理杂物。第二天满课，有事没午休，晚上睡觉漏风着凉，终于是把自己累感冒了。结果感冒了才想起来自己还有一个一面测试题没写，但是昏昏沉沉看不下去；又想到今天boss还没投满150，得赶紧投完；之后又想起自己还没看课学习......焦虑，急躁，颓废，厌恶......各种情绪交织，终于接受了。谁让自己高考前想得太多，井底之蛙，没有想学习的心呢；谁让自己大一什么寻找幸福的意义，加入学生会和社管，忙成陀螺拿奖学金呢；谁让自己大二开始摆烂陷入无尽的虚无主义，而执行力--啥也不干呢。所以没办法，如今的结果，都是过往的自己一步步堆积出来的，自己认，自己扛。我大抵是病了。高中疫情居家放假，病痛缠身但不会想学习的事；如今病了，想的是好倒霉，打乱了许多计划，干不成很多事。对自己好一点，一路的风景何尝不值得我们驻足欣赏。那些过去没掌握的东西，不是失去了，而是在未来等待，一步一个脚印慢慢来去拾起来就好了。戒骄戒躁。

1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...