一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

兄弟们，春招过去了？为啥boss上没人回我啊！！！我这项目问题很大？

27届C++方向，做了基于io_uring+C++20协程的AI Gateway项目，压测吞吐是传统epoll方案的2.15倍。求C++相关实习内推（游戏服务端/AI基础设施/音视频/嵌入式均可），6月底可全职到岗，有意向的前辈可以私信我，感谢！