贝壳找房RAG面经

ragflow v0.23.1 发布：Memory 稳定性全面增强，RAG 图像与表格理解升级，新增 GitHub / GitLab / Asana / IMAP 数据源1. 文档与说明改进• 修复文档中的错误说明• 在环境变量配置中新增默认密码的安全警告• 更新本地部署 LLM 的图示说明• 补充 Docker 构建中可选代理参数• 修正文档拼写错误• 新增 RAG 和 Agent 上下文引擎说明文档• 文档版本统一更新为 v0.23.1• 新增文档分类文件• 移除健康检查相关文档• 文档页面主题适配优化2. Memory 与时间一致性修复• 修复从 ES 初始化 Memory 大小时的问题• 重构时间戳一致性逻辑• 修复时间戳与 datetime 不一致的问题• 使用异步任务保存 Memory• 在删除 Memory 消息前判断索引是否存在• 修复 API Key 删除 Bug3. RAG 与解析能力增强• 修复 MDX 文件解析问题并正式支持• 修复数据集解析错误• 修复批量解析问题• 优化图像和表格上下文提取逻辑• 重构 metadata 提取规则以提升精度• 文档解析配置变更时，自动删除分块图片• 修复数值型 metadata 在 meta_filter 中导致的 TypeError4. Agent 与 Chat 相关修复与增强• 修复聊天页面存在错误信息时，后续消息引用显示异常的问题• 修复会话引用初始化错误，防止对话错位• 新建 Agent 的 begin 节点显示 undefined 的问题已修复• 支持在 Agent 页面和 Chat 页面中，仅选择使用相同 embedding 模型的知识库• 在 begin 节点增加显示模式设置• 修复消息选择删除逻辑问题5. 数据源与连接器• 新增 Asana 数据源接入及配置能力• 新增 IMAP 数据源接入、配置及同步能力• 新增 GitHub 数据源连接器• 新增 GitLab 数据源连接器• 修复 S3 数据源参数错误• 修复 S3 数据源页面样式问题6. 系统与管理后台优化• 管理后台用户列表支持按邮箱排序• 管理状态面板中不再显示未使用组件状态• 管理端分页在数据刷新后自动回到第一页的问题已修复7. 安全性与稳定性提升• 使用 ast.literal_eval 替换不安全的 eval 调用• 修复代码扫描安全告警中权限配置问题8. SDK 与 API 相关修复• 确保 rm_chunk API 中变量正确初始化• 移除 webhook 中输出 jsonschema 的代码• 修复应用知识库配置的 LLM 无法生效的问题9. 前端与 UI 修复• 修复动态翻译 key chunk.docType 显示异常• 修复 IDE 警告• 修复数据重新拉取后分页重置异常10. 架构与工程调整• 重构部分代码逻辑• 文档解析器在处理完成后正确关闭字节流• 更新模型提供方配置• 更新发布流程配置• 修复索引和数据删除流程中的边界问题

大模型在理解用户自然语言的基础上，自动调用后端预定义的函数或 APIfunction callFunction Call 的局限性：只支持单步、单函数的调用，难以灵活应对多步骤、多工具协作的复杂业务需求langchain function call使用：@tool装饰器，是一个智能的代码生成器函数分析当在函数上添加@tool装饰器时，LangChain会自动分析这个Python函数。它会读取函数的签名信息，包括参数名称、参数类型注解、默认值等。同时，它还会提取函数的docstring文档字符串作为工具的描述信息。自动转换LangChain将Python类型注解自动转换为OpenAI Funct...

研一，想找agent方面的实习，感觉12月回复不是很多😥自己准备的比较仓促，目前就完成了一个rag项目（没有借助AI，或者说框架是自己写的），当然现在rag也烂大街了以前没有考虑过实习，一直很后悔，现在打算去找实习

非科班完全可以进入嵌入式行业，但前提是要走一条更清醒、更现实的路径。首先要明确一个事实：嵌入式并不是“只认学历、不认能力”的行业。它确实有门槛，但这个门槛更多体现在基础是否扎实、是否能动手、是否理解系统，而不是你是不是科班出身。很多公司在筛人时会先看学历，但真正决定能不能留下来的，永远是你会不会干活。非科班的劣势很明显。没有系统学过数据结构、操作系统、计算机组成原理，很多概念是“用着会、问就懵”。在面试中，一旦被追问指针、内存、进程线程、编译链接流程，很容易露怯。这不是能力差，而是学习路径不完整。但非科班也有自己的优势。很多非科班转嵌入式的人，动手能力反而更强。他们不是为了考试去学，而是为了解...