如果AI时代你还要花钱学Agent，我劝你别做AI了😅 钱交了也不一定能找到工作，开源资料很多，而且还有很多AI软件，你完全可以进行自学！教大家最直接的打法：做个AI项目+写简历+投递面试，没有实习你就找个小公司AI业务实习，管他钱多钱少，最重要的是你要真实的接触业务场景啊！！！！ 当然如果你运气好，能进大厂，那更是锦上添花了！！！最基本的路线：1、了解什么是Agent？2、市面上最前沿的讨论是什么？3、怎么做个小项目？看了很多同学的简历，其实大部分都是玩具项目，没啥数据也没啥使用，这个不要紧，重要的是会做！会用AI二次解构一些项目，例如烂大街的“点评”项目，你完全可以用AI进行二次解构，如...

28届二本 刚开始投 求牛友锐评

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

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...