传统后端开发vs大模型应用开发，在当下的时代洪流下怎么取舍？究竟是风口还是昙花一现？考虑到学习成本对大模型应用开发很是抵触，是继续传统后端路线还是拥抱AI？

背景发现还是有很多牛油对市面上的AI工程师抱有很大的幻想，作为一个年初刚从大数据夹娃工程师转成AI工程师的老兵油子，我很有必要狠狠的戳破这些幻想。今年年初刚过完年回来，公司宣布组织内部架构调整，成立AI中台，全面拥抱大模型，第一步先内部招聘转岗，楼主脑子一热就从数据中台转岗到了AI中台。当时满脑子都是微调、训练、数据集、验证集等等等高大上的名词，进来之后无非是换个地方增删改查而已。模型底座所谓AI中台就是封装各种大模型能力，向其它部门提供公共服务，比如说AI网关、agent管理平台、工作流平台等等，涉及到模型微调，数据集训练的基本不会让半路出家的做。如果想要自行学习了解微调可以通过llama-...

智联上都没发现有啥大模型应用实习生的岗位，boss 上有很多，不过好多都是投了也没人回复，连已读都不已读

一、RAG链（Retrieval-Augmented Generation Chain）是什么？RAG链是检索增强生成（RAG）系统的核心流程，指将“检索”与“生成”串联成完整链路，让大语言模型（LLM）在回答问题时，先从外部知识库中检索相关信息，再结合检索结果生成回答。核心逻辑：用户提问 → 检索相关知识 → LLM基于知识生成回答，避免LLM“胡编乱造”（幻觉问题），同时让模型能处理最新、专属领域的信息。与传统RAG的区别：“链”强调各组件的协同与流程自动化，比如通过工具（如LangChain）将分块、向量化、检索、LLM调用等步骤串联成闭环。二、LangChain是什么？LangChai...