AI 生成代码时，经常会写出一种看起来很谨慎的风格：到处判断空值、到处给默认值、到处包 try/catch，读取环境变量时还特别喜欢加 trim() 和 fallback。比如下面这种代码很常见： const port = Number(process.env.PORT?.trim() || 3000); const apiKey = process.env.API_KEY?.trim() || ""; const timeout = Number(process.env.TIMEOUT || 5000); try { // do something } catch (er...

本人28届计算机专业大二学生，已经提前修完大三课程，大三上学期时间充裕，可以全职线下日常暑期实习，目前简历粗粗写了一版求拷打🥲。最近在各大招聘平台投递岗位，基本都石沉大海没有回复，心里越来越焦虑。一边学校杂事、课程任务缠身，一边又清楚实习再不确定就太晚了，再不抓紧真的来不及，越想越慌。还有就是这个月还有软考，本来这个月就应该投简历尽可能面试了，又因为各种学校里面的杂事和课程导致一直没时间系统刷后端八股、啃面试题，基础知识点掌握得不算扎实。并发编程、Redis核心原理都只是浅学，完整系统课程都还没吃透，面对面试心里特别发怵，很害怕面试官深挖知识点，临场发挥也没有底气。最迷茫的是求职方向，一开始从头到尾都是按照纯Java后端路线准备学习，后来身边学长学姐都说单纯走Java后端竞争太大、发展一般，我又临时抽空接触学习了LangChain相关内容，现在两边都学得不够深入，定位彻底乱了，不知道后续该主攻哪条路线发力。眼看着六月底就要迎来期末周，时间越来越紧张，实习投递没进展、面试没准备好、学习进度混乱，整个人陷入内耗，完全找不到接下来的规划方向，想问问各位大佬们，我现在这种情况到底该优先做什么？该怎么调整节奏稳住心态😭

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...