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...

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

今天给大家带一个非常适合跟练的 Agent 项目——agents-from-scratch，LangChain 官方出品，手把手教你从零搭建一个能自动处理邮件的 AI Agent。 项目不大，代码量适中，但覆盖了 Agent 开发的所有核心概念。跟着做完，面试直接聊这个项目就够了。 这个项目做了什么？ 一句话：一个能帮你自动分类、回复邮件的 AI Agent。 它会：  自动分类收到的邮件（需要回复 / 仅通知 / 垃圾邮件） 根据邮件内容起草回复 敏感操作（比如发送重要邮件）会先让你人工确认 会记住你的偏好（比如"给老板的邮件用正式语气"），越用越懂你  技术栈 Lang...