传统岗位转AI工程岗最怕的是掉进“补基础”的无底洞：先学C语言、再学操作系统、再学计算机网络，学完一年后发现自己一行AI代码仍不会写。我的策略是——以终为始，让AI做我的带教老师。最开始两个星期，我只干了一件事儿：把Cursor装好，找一个能跑通的LangChain Demo项目，一行一行让AI给我解释。注意，不是自己去啃Python教程，而是打开一个真实的RAG聊天应用代码，选中一段，按 Command+K，输入：“用通俗的语言给产品经理解释这段代码在干什么”。听不懂的地方继续追问，直到能看图说话一样地把整个链路画出来：用户问了什么→怎么把文字变向量→怎么去向量库检索→怎么拼成Prompt→...

为什么嘞，为什么嘞，为什么嘞。。。第一，我考虑的就是学历问题，可能就是因为学历。第二，是否是项目有问题，项目过时了？第三，四月中旬开始投简历太晚了？总不能连个面试也没有吧。目前还是有点焦虑。符合条件的鼠鼠出来报个团吧另外，我好想去江浙啊，不想在东北呆着了😭

原来就算签了协议也是可以提前走的吗，有无有经验的前辈说说是真的吗

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...