程序员花海
01-09 10:02 复旦大学 Java
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可以按照业务开发为准 Agent为辅 毕竟岗位还是有点少
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01-10 19:44
上海大学 Java 牛客57020934...：现在大厂就很迷，感觉要么就是算法+agent，要么就是开发+agent。。还是招和原来一样的岗位，只是都要求赋能agent了
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2025-12-24 15:05
门头沟学院 Python 
牛客60944174...：数据源会是多源，多数据格式（包括多模态、结构化、JSON，graph等），怎么把数据进行加载清洗处理，得到合适的数据，如果一篇文章很长，怎么做分块，是直接分块，还是重叠的分，为什么这个场景要这样，有没有更好的分块或者压缩方法。在召回阶段，你的query要怎么重构，例如用户问题是“这个是什么？”这样就是语义很不清晰的，要怎么把query重构成一个语义清晰的问句，才能在查找的时候提高命中率，以及你算完相似度之后重排和召回有没有什么优化，是直接根据向量相似度排序吗？有没有别的重排参数，这些都可以优化。除此外，你的RAG应该是每次调用LLM都用一次的吧，你能不能针对每一个场景写一个表，然后分别打包成MCP，让LLM自己决定要不要用RAG，用哪个RAG，怎么用RAG，这些都可以深挖，除此外，基于向量数据库的RAG有标准流程，你可以对照每个阶段，都做一些工作。希望我的分享对你有帮助。 点赞 评论 收藏
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