我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

求锐评，兄弟们，后端开发 + 大模型应用开发，可以直接冲27届暑期实习吗，实在不行日常实习也行

1. 医疗数据来自哪里，原始格式是什么常见来源：电子病历、指南文档、药品说明书、问答语料、结构化表。原始格式可能是txt/doc/pdf/json/csv/数据库表，需做脱敏与字段规范化。2. 使用什么标注工具，如何分配标注任务常用doccano、label studio。任务分配一般按疾病域或实体类型切分，双人标注+仲裁提升一致性，使用IAA（如Kappa）评估质量。3. 使用什么标注规则，详细解释规则通常包含：实体边界规则、歧义词处理、缩写规范、嵌套实体策略、关系触发词定义、冲突优先级。需要沉淀《标注指南》并版本化管理。4. 如何实现数据预处理，中间步骤有哪些流程：去噪清洗 → 分句分词 ...