在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

我用过：“Claudecode”、“Cursor”。。。对面：“所以咱们这边是没有用过VibeCoding是吧”哈哈哈哈哈哈哈好像机器人检索关键词你们有遇到这么奇葩的HR吗？

有点搞笑了哈哈哈😂

每年毕业季，当名校光环与顶尖学历在招聘市场上占据聚光灯时，数以百万计的双非院校毕业生正面临一道隐形的壁垒。他们不是不努力，而是在简历初筛阶段就屡屡被系统关键词过滤，在面试环节因“学校没听过”而被面试官轻描淡写地跳过。但学历的起点从来不是终点——2026年的今天，农历四月十一，距离新一届秋招还有三个月，正是复盘与行动的黄金窗口。本文整理了一位在三年间投递近500份简历、经历200余场面试的双非毕业生的实战经验与教训，剔除鸡汤与玄学，只讲可复用的策略与底层逻辑，希望能帮助同样处境的你，把“劣势”转化成独特的“差异化优势”。一、求职前的三大认知重构撕掉“双非”标签，但别逃避“筛选规则” 很多双非毕业...