行业垂直 Agent（差异化优势，简历亮点）推荐 GitHub 项目：Hermes Agent（star 59k+）：带长期记忆的个人 Agent，支持邮件 / 日程 / 信息检索，可二次开发为行业助手。地址：https://github.com/nousresearch/hermesDify（star 12k+）：零代码 AI 工作流，快速搭建垂直 Agent（如教育答疑、电商导购），支持 API 集成。地址：https://github.com/langgenius/difypy-jrag：模块化 Agentic RAG，支持多智能体协作、流式响应，适合进阶开发行业问答 Agent。地址：...

难受，整个面试环节就一个地方回答错了也被挂。面试官这速度太快了吧，才4个小时就给我挂了

实习岗居然要微服务实习经验

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...