大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

真实案例，如有雷同，纯属巧合~​先交代一下背景。我在现在这家公司，满打满算已经四年了。说实话，工作没什么压力，每天就是重复那些写了两年的业务代码，需求闭着眼睛都能估。没有挑战，也没有成长，但我习惯了。直到上个月，坐我隔壁的老王跳槽了。走之前他请我吃了顿饭，喝了两杯之后，他小声跟我说：新公司给涨了50%。我当时筷子差点没拿稳。50%啊兄弟，我要在这家公司再熬两年都不一定能涨这么多。回去之后我失眠了。脑子里两个声音打架：“老王能行，你也能行，赶紧出去看看机会。”“你项目没啥亮点，面试啥也不会，去了不是丢人吗？”就这样纠结了一个月，我决定——还是先问问明白人。我找了一个很会跳槽的前辈，他跟我说了实话...