1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...

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1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现或验证的？我负责的边界一般分成四块：Agent 主链路、RAG 检索链路、工具调用层和效果评测。主链路包括 query 理解、路由、上下文构造、结果生成；RAG 这块包括文档清洗、切片、召回、重排和 prompt 拼接；工具调用层包括 function schema 定义、参数校验、执行封装和失败重试；评测这块包括 badcase 回流、离线测试集和线上日志分析。亲手实现的部分主要是在线链路和评测闭环，比如 query 改写、混合检索、rerank 接入、上下文压缩、工具调用编排、token 统计、失败样本分析。验证过的内容包括不同 chunk 策...