大模型算法

大家好，我是@程序员花海，眼下 26 届春招、27 届暑期实习全面开启，后端卷到没边，AI Agent的岗位占主导，很多牛友在我的评论区留言，想让我出一份Agent学习路线。我特意去看了下，打开淘天的招聘页面，以校招为例，一眼望去全是AI相关的岗位，只能说之后绝大多数岗位都会快速推进AI的落地和实践。之前写过 Java 后端 3 个月抢救路线https://www.nowcoder.com/discuss/824693499982315520?sourceSSR=users，也收到了牛友们的强烈好评，这次专门给后端转 Agent做一套最少必要知识路线—— 不堆概念、不啃论文，只学面试必问、项目...

0实习的阶段，不玻璃心，求拷打，我觉得春招是26届我的最后一次入场机会了，但反响平平。只有一两个通过初筛，后续就没有了

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...