套壳项目直接排除。调个API套个对话框，起名叫"XX智能助手"，面试官问"这跟直接用ChatGPT有什么区别"，你答不上来，比没做还减分。真正值得做的项目有这几类：RAG知识库。把自己的笔记或者公司文档喂进去，做一个能检索能问答的系统。技术上涉及向量数据库、embedding、检索策略，每个环节都有坑可以踩，踩完了就是你的故事。Agent自动化。找一个你自己真实的重复性工作交给AI做。比如自动抓职位信息按条件筛选、自动总结技术周报发邮件。场景越真实越好，面试时说"这个我自己每天在用"比任何包装都有说服力。垂直领域微调。拿开源模型跑一次...

我不上课，我要实习😡，这约面是真难啊，投了4天了就约到两个，一个笔试，一个面试

面经停更，先更大模型，内容主要来源是langchain官方文档 使用langchain集成deepseek记得安装langchain-deepseek 模型 静态模型 from langchain.agents import create_agent from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI( model="gpt-5.4", temperature=0.1, max_tokens=1000, timeout=30 # ... (other params) ) agent = create_agen...