想做AI项目但不知道从哪入手？今天给大家推荐一个非常适合入门+简历包装的开源项目：Agentic RAG for Dummies。 这个项目是干嘛的？ 简单说就是一个能对话、能检索、能自我纠错的智能问答 Agent。你给它喂一堆文档（比如 PDF），它就能根据文档内容跟你聊天，而且还会：  记住上下文，多轮对话不断片 遇到模糊问题会反问你，不瞎答 检索不到好结果会自动重试 复杂问题拆成小问题并行查，再汇总回答  技术栈：LangGraph + Qdrant向量库 + HuggingFace嵌入 + 支持Ollama/OpenAI/Claude多种LLM 怎么做？手把手教你 第一步：环境准备 g...

真的感觉现在的笔试就是在筛选老实人。就正常你去刷题，感觉根本就做不过这些互联网大厂的笔试题，因为整个难度实在是非常太大了。

1. Agent 工具调用你知道怎么训练吗？训练集应该包含哪些？怎么得到训练数据集？如果只是让模型“知道有工具”，那只需要在 SFT 里教会它工具名和参数格式；但如果想让它真的会用工具，训练集必须覆盖完整决策链路。至少要有三类样本：一类是该调用工具的，一类是不该调用工具的，还有一类是要调用多个工具且有依赖关系的。否则模型很容易学成“逢问题必调用”。训练数据来源一般有几种。最理想的是业务日志里已有高质量人工操作轨迹，把用户问题、检索条件、调用参数、返回结果和最终回复串起来。没有现成轨迹时，就要靠规则模板、专家构造、模型自蒸馏和人工校验混合生成。真正难的地方不在造正样本，而在构造反例，比如参数缺失...