1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

已知：Java开发5-10年内大概率必死. agent开发或许还能持续较长时间. 本人没啥太完整的科研经验（之前比较摆，基本上就是跑跑代码改改参数做点封装），数学基础也不好. 问： 1）建议转agent开发吗？如果转agent开发需要额外学习什么吗？ 2）基于我的现状有没有其他可行的方向推荐. 3）基于现在这个状态要不要拼一把去读博？