在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

友友们，本来在一个做自动驾驶的大厂实习，但因为长时间没刷宿舍门禁刷脸被导员发现，后面被拷问出来在实习后也是迫于压力离职了。但是我争取了一下，公司那边说是如果暑假还有hc的话我可以继续入职。但是只是口头承诺，我很焦虑到时候一句没有hc了就炸了（暑期目前只有一个小厂offer，四月才开始投，两个月生疏八股算法，感觉拿别的大厂暑期实习无望了）  友友们有什么建议吗？比如我要不要持续跟hr聊天来增加些好感度之类的？

像 Claude，不仅有网页版，还有 Claude APP，以及 Claude Code，他们之间到底有什么区别，和 Agent 有什么关系，和 CLI 又有什么关系呢？  今天就来给大家详细的盘点一下，搞清楚，装比的时候咱也有底气😄。  系好安全带，我们粗粗粗粗发～  我画了一张图，大家瞅一眼就能知道个大概。 就能理解为什么同一个 Claude，在不同地方用起来体验差距会这么大。  最底层是模型层。Opus 4.7、Sonnet 4.6、DeepSeek V4、GLM-5.1、GPT-5.5，这些都是模型。 模型就是发动机，决定了这辆车的马力上限。Opus 4.7 是 V12 双涡轮，So...