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项目拷打 1.能否简单描述一下 RAG 系统的整体流程？2.从文档输入到代码生成，中间经历了哪些关键步骤？3.构建系统用了哪些文档？来源是什么？4.文档规模有多大？覆盖哪些领域？5.使用了什么框架做 RAG？6.如何解析 PDF/Markdown 等文档？7.如何结合用户 prompt 对文档进行总结和拆分？8.如何从 RAG 输出到代码生成？9.是否参考了某种规范或模板？10.生成的 SPEC 文档包含哪些内容？11.使用的是本地模型还是云 API？12.能否部署在本地？需要什么条件？13.当前生成结果是否符合预期？是否存在偏差？14.是否需要人工预设 prompt 或后处理？具体怎么做的？

一天一个AI岗位介绍，今天要解读的JD岗位是——AI应用研发（直播类）。在所有 AI 应用场景里，直播可能是最“极端”的一个：高并发、强实时、强互动、强转化。如果一个 AI Agent 能在直播场景稳定跑起来，那基本说明——工程能力是过关的。一句话概括它的核心工作：在高并发直播场景里，把 AI Agent 从“概念”变成可规模化运行的系统。不是做 Demo，不是写论文，而是——让 Agent 真正在流量洪峰里活下来。一、这个岗位到底在做什么？它可以拆成两条主线：基建 + 应用落地。1️⃣ AI Agent 框架基建（偏工程核心）JD里提到 MCP 标准、微服务集成、低延迟、安全集成。翻译一下就...