1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

灵神太强了，写力扣没这么爽过

兄弟们，我要去嘛？？

设计一个 Agent 框架是一个有深度的系统工程问题。本文尝试从架构层面系统梳理核心设计要素——不是罗列概念，而是把每个子系统的设计决策、工程权衡和演进方向讲清楚。一、核心循环（Agent Loop）一个 Agent 框架本质上要解决的问题是：让 LLM 能够感知环境、做出决策、执行动作，并根据反馈迭代，直到完成目标。最基础的抽象是一个感知-思考-行动的循环： while not done: observation = perceive(environment) thought = reason(observation, memory, goal) action = decide(though...