许愿

前言大家好，我是三石。距离《2025 最新大数据开发面试笔记 V7.0》发布已经过去一年。这一年，大模型技术的发展速度远超很多人的预期。从最初的 Prompt Engineering，到如今的 RAG、Agent、MCP、多智能体协作、AI 工程化，AI 已经开始深度融入数据开发、数据治理、数据运维、数据分析等各个领域。与此同时，大数据开发岗位的面试内容也正在发生变化。过去的面试可能主要围绕：Hadoop、Hive、Spark、Flink、Kafka、HBase、Doris、数仓基础而最近半年越来越多同学反馈，面试官开始频繁追问：什么是 RAG？ Agent 和 Workflow 有什么区别？...

谁给我科普下今年开发行情到底差成啥样了

家人们，这种情况还有机会吗😥  

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...