原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

求锐评，兄弟们，后端开发 + 大模型应用开发，可以直接冲27届暑期实习吗，实在不行日常实习也行

ai应用开发作为新兴岗位，许多同学对于其岗位构成，岗位职责等都尚有些模糊，因此我将我在相关实习中的工作内容进行简单总结，抛砖引玉，以期能对大家有一些帮助。项目背景 我在公司中做的最主要的项目即合同文档智能审核系统，这个是企业风控及降本增效的核心组件之一，传统Java微服务架构下，敏感词审核、错别字校验、风险分析等模块存在服务耦合度高、AI能力集成成本高、策略调整需全量发布的问题。MCP（Model Context Protocol）作为标准化工具调用协议(即JSON-RPC协议)，结合multi - Agent架构可实现工具层与业务逻辑层解耦，既保留微服务模块化优势，又提升系统对AI能力的适配...