我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

过了，云智真tm香啊。😜

看你用了LangChain4j和Spring AI，它们有什么区别？ 两者都是Java生态的优秀框架，但定位不同。Spring AI更侧重‘集成’，作为Spring官方项目，它能像其他Spring模块一样被无缝引入现有微服务，通过熟悉的配置方式快速接入AI能力，适合在成熟的Spring Cloud体系中快速添加AI功能。LangChain4j更侧重‘灵活编排’，它提供了更底层的链(Chain)、代理(Agent)、工具(Tool)等原子组件，设计理念更贴近AI Agent的开发范式，适合需要构建复杂、定制化工作流的场景。 我的选择标准是：如果需求是快速为现有服务添加聊天或简单RAG，用Spri...