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...

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可以帮忙看看我的简历吗？大三双非，目前无实习，想找实习，

近一年来，各类 Agent 产品集中爆发。为了体现技术先进性，许多接入了大模型的应用都将自己定义为「Agent」。但在实际使用中你会发现，很多号称 Agent 的系统，底层仍然是传统的自动化流程。它们的步骤是固定的，路径是预设的，缺乏自主决策能力。这实际上是 Workflow，而非真正的 Agent。那么，Workflow 和 Agent 到底有什么区别？一个需求到底该用 Workflow 还是 Agent？本文将按 Workflow 定义 → Agent 定义 → 核心对比 → 选型策略 的结构展开，概念与结论紧密结合，读完即可判断。一、Workflow📌 一句话定义：Workflow 是...