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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...

没有实习没有项目经历，还有弥补的方法了吗

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

现在在AI领域的实际工作中，Skill设计是最核心的。不是提示词工程，不是模型微调，而是给Agent写"技能说明书"的能力。 结合百度输出的skill文章整理了下： 什么是Skill？ 简单说，Skill就是一份结构化的任务说明，告诉AI Agent：  你能做什么 什么时候该触发你 具体怎么一步步执行  它不是代码，更像是一份"超级SOP"。写得好，Agent就能自动识别用户意图并执行复杂任务。 Skill的文件结构 一个完整的Skill长这样： my-skill/ ├── SKILL.md # 核心文件：描述+工作流程 ├── scripts/ # ...