很多人的做法是在技能栏加一行"熟练使用ChatGPT、Copilot"，然后就没了。面试官看完心里只有一个想法：然后呢？AI能力写进简历，得体现在项目里，不是技能栏。技能栏写工具没有任何说服力，因为现在谁不会用ChatGPT？真正能拉开差距的是你用AI解决了什么具体问题、带来了什么可量化的结果。比如："引入Copilot辅助开发，单元测试覆盖率从40%提升至80%，测试编写时间减少60%。"比如："基于RAG构建内部文档问答系统，信息检索效率提升3倍，减少重复人工答疑约200次/月。"比如："使用Claude优化代码审查流程...

谁懂啊家人们！！！实习一个月，终于等到这一刻了！！！在地铁上被人群挤成纸片人，手机突然一震——工资到账了！！！那串数字跳出来的瞬间，我整个人都清醒了那些早八挤成沙丁鱼的日子、加班啃冷面包的深夜、被退回修改第八版的代码…所有熬过的夜、流过的汗，突然就变成了屏幕上这个真实的数字真的会谢！！这不仅仅是钱啊，这是一种“我被看见了”的踏实感。原来我的那些笨拙但认真的努力，真的有人在默默记着账

可能是我见识太少了

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 ...