一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

5月还有机会吗

【S级 神仙亦师亦友型】遇到就是赚到，应届生直接闭眼冲亦师亦友，主动规划全流程带教，不仅教技术，还教职场生存逻辑，主动给成长机会，愿意为你兜底1. 入职就给你做完整的实习成长规划，循序渐进带你入门，不会让你瞎摸；<br>2. 有问必答，不仅告诉你怎么做，还会讲透底层原理，教你思考问题的方式；<br>3. 主动给你有挑战性的需求，给你试错的空间，出了问题会帮你兜底，不会让你背锅；<br>4. 认真做code review，帮你指出问题，教你怎么优化，帮你建立规范的开发习惯；<br>5. 亦师亦友，不仅教技术，还教你职场沟通、方案设计、汇报逻辑，帮你...