前言这是我的agent系列文章的第8篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记（后端与agent2手抓学习专栏想象一下，你拥有一匹日行千里的神骏，它力量无穷，速度惊人。但如果直接骑上它去送货，结果很可能是：它跑得飞快，却跑错了方向，或者在半路被路边的野花吸引，完全忘了任务。这匹“神骏”就像今天强大的大语言模型（LLM），而Harness，就是为它量身定制的“缰绳”、“马具”和“导航系统”。简单来说，Harness（驾驭层）是...

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

求大家看看这份简历有啥缺点。boss好多已读不回的我已经麻木了，大家嘴毒一点指出来没关系的

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...