RAG

到目前为止，个人感觉 90%以上的 AI 后端项目都是极其相似的一套：LangChain4j/Spring AI 搭个框架 + 调用大模型 API 做一下问答功能 + 搞点向量数据库做做 RAG 知识库 + 接点 MCP 调用一下外部系统的 API然后就没有然后了。最主要的问题是，这样的 AI 应用开发项目，基本不涉及什么高并发、高可用、分布式的场景，对于后端来说可以深挖的点很少，对于大模型来说又不涉及微调优化之类的。导致了一个很尴尬的局面：1.用这些“AI 后端项目”去面后端岗，候选人和面试官都不知道从哪挖项目的亮点。对于大部分中小厂来说，他们的业务都没有接入 AI 的必要，面试官一看你这什么，xxRAG知识库管理系统，不知道你这项目有什么价值，太简单了也没有什么场景题可挖。2.用这些“AI 后端项目”去面 agent 开发岗、大模型应用开发岗，后端出身的小伙伴不知道怎么扛住大模型相关问题拷打。这类岗位可能会拷打：怎么优化 RAG 召回、提示词工程怎么做的、向量检索原理……有些甚至问大模型微调怎么搞，大模型基础比如 Transformer 之类的。整体来说，这方面没有多少整理完善的八股，相关问题也偏实践，即场景题，但是此场景题与后端场景题既有共同的地方，也有不少出入，不是后端转过来做个玩具项目就能搞明白的。总结起来就是这些“AI 后端”的玩具项目难以包装，挖不深，拿来面两边都不讨好。可能最佳的解决办法（针对后端岗）是把它作为一个附加的服务模块加在已有的项目上，而不是独立拿出来。

一切都还要丛哥们那天偶然在b站看到一个美女视频，视频封面是位小姐姐，标题是说模拟面试讲解自己的RAG项目，怀着一颗求学的❤，哥们毫不犹豫地点了进去批判性地好好欣赏小姐姐的项目。不出意外，在CS这种性压抑的领域，评论区里面没有对异性的渴望，只有对其技术水平无限的攻击，评论区直接炸出各路大佬，哥们就偷师记录了一些觉得有用的内容，整理到了博客上。https://www.blog.aeside.top/post/22最近也写了点其他AI概念扫盲的短文，佬们可以过来指点一下。也可以关注一下我的公众号Java Time有空了我就会往上面同步点写得像人样的文章

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...

LORA 原理：解释 LORA(Low-RankAdaptation)的核心思想，如何通过低秩矩阵实现参数高效微调?数学形式如何表达?Self-Attention机制：自注意力机制中 O/K/ 矩阵的作用是什么?如何通过缩放点积计算注意力权重?公式推导并解释Softmax 的意义。位置编码：Transformer为何需要位置编码?主流 LLM(如 LLaMA、GPT)使用哪种位置编码(如 ROPE)?相比绝对/相对位置编码有何优势?Seq2Seg 模型：Seq2Seq模型的核心组件是什么?Encoder-Decoder结构如何解决长程依赖问题?RAG技术：RAG(检索增强生成)的完整链路包含哪...

面对汹涌而来的 AI 浪潮，很多研发同学感到焦虑。但其实，对于非算法背景的我们来说，不需要成为研发「发动机」的算法科学家，而是要成为能够驾驭「赛车」的 AI 工程师。今天，我们就来拆解一项最核心的驾驶技术：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）。1. 重要性：为什么需要 RAG？在 AI 工程化的初期，我们通过 提示词工程（Prompt Engineering，简称 PE） 解决了 "如何让大模型更听话" 的问题。通过设置严谨的规则，大模型已经能像一个训练有素的实习生一样，稳定输出格式化的内容。但很快你会发现，这个“实习生...

这个GitHub仓库简直是RAG技术学习的金矿！我最近深入研究时发现了它，里面系统整理了21种RAG实现方案，内容覆盖从入门级基础应用到业界前沿的高级技术。最令人惊喜的是所有技术点都配备了可直接运行的Jupyter Notebook实战教程，完美解决了学习者"只看理论无从下手"的痛点。仓库内容呈现明显的阶梯式设计：新手友好：包含语义分块、上下文压缩等基础技术的完整实现进阶必备：提供自适应RAG、多模态RAG等复杂场景的解决方案前沿探索：甚至囊括图结构RAG、层次化RAG等尖端研究方向每个技术模块都配有清晰的代码注释和实现文档，这种"学完立即实践"的设计理...

阿里云开放平台 · 2027届实习生招聘 · 现已开放投递【加入阿里云开放平台，构建 Agentic Cloud】从「人调 API」到「AI 自主执行」，我们正在构建支撑这一跃迁的底层基础设施。过去十年，我们让人高效使用云；未来十年，我们让 AI 原生生长在云。投递简历见底部邮箱5+ 核心岗位方向 ｜ 杭州/北京 Base 自由选择24h 简历响应承诺 ｜ AI 前沿 最前沿技术栈 ｜ TOKEN 自由※ 简历评估按投递时间排序，越早投递越靠前！面向 2026年11月—2027年10月 毕业同学──────────────────────────────────────────────我们的目标 —— 将阿里云升级为 Agentic Cloud──────────────────────────────────────────────「我们不仅是工具的提供者，更是 AI-Native 架构的探索者、Agent 生态的奠基人。在这里，你不是在「支持」AI，而是在构建 AI 落地的基石系统。」▎我们是谁？阿里云 API、MCP、CLI、SDK 等自动化工具、智能网关、开发者门户的建设者。过去十年，为全球开发者提供稳定、高效、一致的云开发体验。▎我们在做什么？面对大模型与 Agent 技术爆发，我们正站在新一轮技术变革起点——从「人写代码调 API」到「AI 自主决策并执行任务」的底层基础设施。▎技术栈前沿LLM · Agent · MCP · RAG · SKILLS · AIOps分布式系统 · 智能网关 · 亿级流量处理▎影响力量级你的代码将被数百万开发者使用，你的设计可能成为行业标准，你是 Agentic Cloud 时代的亲历者与构建者。──────────────────────────────────────────────开放岗位 —— 找到属于你的位置──────────────────────────────────────────────01 ｜ Agent Infra 工程师          分布式 #基础设施02 ｜ AI 应用研发工程师            AI应用 #全栈03 ｜ 算法工程师 · AI Agent        算法 #模型04 ｜ 基础平台研发工程师            平台架构 #高并发05 ｜ 云平台智能运维系统工程师（A Star）大模型 API岗位不是你的工作边界。我们相信每位同学都有自己擅长的领域，加入后完全支持跨岗位、跨边界发挥你的特长。──────────────────────────────────────────────加入我们你能获得什么 —— 不止一份实习，是一段起跑──────────────────────────────────────────────[技术自由]  参与最前沿 AI + 云融合项目，亲手构建下一代开发范式。TOKEN 自由。[快速成长]  直面亿级流量、海量数据、复杂系统挑战，在实战中成长为全栈工程师/架构师。[行业影响力] 你的代码被数百万开发者使用，你的设计可能成为行业标准。[学术支持]  鼓励发表顶会论文，提供充足算力与研究资源，兼顾研究与工程。[温暖团队]  扁平管理 · 极客氛围 · 定期 Tech Sharing · 大佬亲自带教 · 一对一师兄。──────────────────────────────────────────────我们寻找什么样的你──────────────────────────────────────────────[√] 热爱技术，热爱创新，热爱 AI，对技术有内驱力[√] 对系统、工程有强烈好奇心，熟悉 Python / Java / Go 中至少一门语言，了解分布式系统基础[√] 对 LLM、Agent、SKILL、RAG、MCP、AIOps 等方向有一定实践或研究经验者优先[√] 兼具工程思维与抽象能力，能把模糊问题转化为清晰架构[√] 愿意深耕底层系统，也能跳出代码思考用户体验与行业影响──────────────────────────────────────────────常见问题 —— 大家最关心的干货问题──────────────────────────────────────────────Q1：Base 地在哪里？HC 紧张吗？北京 / 杭州随意选择，实习和转正均可，极少出差。部门不断发展壮大，真缺人，极高的转正比例！Q2：还没准备好 / 暂时无法实习 / 时间短怎么办？· 暂不想面试：可先加群，各业务 TeamLeader 都在群里，等你了解清楚再决定。· 无法实习：先关注我们，秋招再投递；也可春招面试走秋招直通车。· 实习时间短：可与 TL 协商，只需满足秋招转正要求即可。Q3：团队氛围 & 个人成长怎么样？组内研发氛围极好，师兄循序渐进给任务给指导，直到你能独立负责需求。每位新同学都有一对一师兄指导。面试通过后，由师兄 + TeamLeader 共同辅导，全力支持转正。Q4：面试流程 & 效率如何？承诺收到简历后 24小时内给出响应，及时沟通面试时间。面试内容为基础知识 + 简历项目（算法、语言、数据库…），语言不限，面试发掘你的优势。进度随时可查，不会拖着你不面。Q5：招收哪些岗位？JD 链接在哪？· Agent Infra 工程师· AI 应用研发工程师· 基于大语言模型和 API 的云平台智能运维系统（A Star）· 算法工程师 · AI Agent· 基础平台研发工程师扫海报二维码或私信接口人即可获取官方 JD 内推链接。══════════════════════════════════════════════准备好了吗？现在就迈出这一步══════════════════════════════════════════════一封邮件，可能是你参与构建 Agentic Cloud 的起点简历投递邮箱：zhenziwang.zzw@alibaba-inc.com内推码：1B6P2T面向 2026年11月 — 2027年10月 毕业同学Base 北京 / 杭州任选※ 简历评估按投递时间排序，越早投递越靠前══════════════════════════════════════════════

商汤校招开始了，详情请看：https://mp.weixin.qq.com/s/oMcjSpqO3z-ZuPa2knHQ8g内推码：jveqan，先人一步！！！！需要了解岗位可以cue我~~

RAG：AI大模型联合向量数据库和 Llama-index，助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代，快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成（RAG）技术，结合了传统的信息检索和最新的大语言模型（LLM），不仅能够回答复杂的查询，还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模型的生成能力与特定数据源的检索相结合。这意味着，当模型面对用户提出的问题时，它不仅依赖于自身训练时的知识，还可以实时地从外部数据源中检索相关信息，以此增强回答的准确性和丰富性。这种方法对于处理最新信息特别有效，能够有效弥补传统模型在时效性方面的不足。 这里我们将基于...

## 【团队介绍】1. 团队紧跟前沿技术，深度研究AI研发领域、、等技术方向2. 团队业务布局广泛，包含代码生成、研发问答、代码检视、智能化运维AIOps、智能化测试等多个领域3. 公司重点方向，多次发文，赛道新，机会好4. 团队高校合作机会多，与多所顶尖高校重点实验室建立亲密合作，每年合作发表数十篇顶会论文和专利5. 团队成员绝大多数均为90后，氛围轻松融洽，不内卷，同事们兴趣爱好广泛，撸猫、健身、逛吃、马拉松、羽毛球都有【招聘对象】2026届毕业生【招聘岗位】AI工程师、算法工程师【工作地点】东莞、上海、北京、成都等【内推方式】将简历发送至邮箱，注明“学校+专业+姓名+意向工作地”；或者官网投递后将简历编号发送至邮箱。

AIGC算法工程师（AI办公助手研发工程师）岗位职责：1.跟进AIGC相关算法（大语言模型、多模态、Agent、RAG等）前沿技术；2.基于大模型实现智能办公助手落地应用；3.针对业务需求开发脚本清洗数据；4.RAG 相关工程开发，私有化模型部署，Agent系统开发；任职要求：1.计算机相关专业硕士及以上学历（985优先）2.扎实的数学基础和编程基础（熟练pytorch优先）3.关注人工智能技术并对相关应用有热情4.积极创新、乐于挑战、自驱学习、逻辑思维、严谨细致其他:1.有 RAG 工程经验优先2.相关开源项目贡献者优先