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 ...

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投递Java后端开发，目前是微服务要学完做一个项目才更可能拿到面试机会吗?感谢各位佬

女生，末2数学本，北京顶2 cs硕，一段中厂大模型实习，电网双职工子弟，vivo是浮动薪资，offer帮选，本人可躺可卷