前端转岗

Q1：大模型（LLMs）具有什么优缺点？答案：优点：可以利用大量的无标注数据来训练一个通用的模型，然后再用少量的有标注数据来微调模型，以适应特定的任务。这种预训练和微调的方法可以减少数据标注的成本和时间，提高模型的泛化能力；可以利用生成式人工智能技术来产生新颖和有价值的内容，例如图像、文本、音乐等。这种生成能力可以帮助用户在创意、娱乐、教育等领域获得更好的体验和效果；可以利用涌现能力（Emergent Capabilities）来完成一些之前无法完成或者很难完成的任务，例如数学应用题、常识推理、符号操作等。这种涌现能力可以反映模型的智能水平和推理能力。缺点：需要消耗大量的计算资源和存储资源来训...

两个项目一个是黑马点评 一个是随便找的agent项目 黑马点评讲解看了一半有必要看完么或者换一个别的项目 那个agent项目也只是看了一半 友友们给点建议😭 格式问题和内容问题都可以谢谢了😭

个人背景：学院二本计科专业 大二开始实习个人经历：安克创新 、理想汽车、字节跳动碎碎念：我做事只有三分钟热度。看到进了大厂的同学，我会羡慕，也会跟着努力上进；但遇到好看的小说，我又会放下手头的事沉迷其中，之前的坚持也就中断了。我有些自卑，总觉得自己学历和外貌都不够好。之前偶然在网上受到关注，我就喜欢上了上网，因为这里有很多人认可我。但我也很在意别人的评价，偶尔看到嘲讽的言论，会触发我的自卑情绪，让我感到愤怒。有时候我会强硬地回怼，有时候又会懦弱地选择无视。我也有虚荣心。不管是拿到安克、理想还是字节的机会，我在分享的时候都会带着这份心思。我会特意强调自己学历不好，是为了衬托出过程的艰难，以此显得自己更厉害。我知道，人往往会炫耀自己缺少的东西，来掩盖内心的空洞。我总想着走捷径，不太喜欢踏踏实实地做事。找实习的时候，我花了更多时间在研究面试技巧上，而不是提升专业能力。我会反复听面试录音分析技巧，看面试教程学习怎么和不同的面试官沟通，还会每天自言自语练习语言表达，同学都觉得我有点奇怪。我的实习生涯里，侥幸和运气占了很大一部分。我总在想，如果有一天我失去了这份幸运，这些特质可能会让我一蹶不振。ps： 很多人会问我学习路线和经验 但是就像我上面说的 我的实习过程靠的很多是关键节点的运气 技术上面我可能不如很多人  所以请大家理性求助和理性参考我的回答 附上我的投递记录

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 ...