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 ...

真约不到实习，我真服了，27届。求求大佬帮忙看看简历，是不是项目太简单了需要换个项目。想去银行科技想找个后端开发实习扩充一下秋招的实习经历。

今天早上刷到刚开的职位 立刻投了 晚上一看岗位关闭了 这是直接招到了吗 😱