大家好，我是@程序员花海，最近一直在研究Agent开发，也帮团队带几个项目，过程中发现一个现象：很多人以为搞Agent就是调几个API，搭个Demo就完事了。但真正落地的时候，你会发现根本不是这么回事——Skills Embedding怎么设计？RAG的chunk策略怎么定？模型幻觉怎么兜底？流式输出怎么优化？这些才是Agent开发真正要啃的硬骨头。先聊聊市场现状。现在招聘软件上，随便翻翻后端开发的JD，几乎都带着“AI能力优先”。像快手的日常实习岗，明确写着“具备大模型应用开发经验”。为什么？因为传统业务开发的岗位在收缩，而AI应用，尤其是Agent类的需求在井喷。你看美团、淘宝的首页搜索，...

目标后端

大四学院本 想冲刺一下春招但是学历直接被刷不知道是不是简历问题有没有牛油帮忙锐评一下

1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...