大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...

这个世界太疯狂了

我的是"主导设计并实现了高并发分布式系统，支持百万级数据处理"。实际情况是：我在一个日活三百的内部工具里，把一个慢查询的索引加了一下，查询时间从800ms降到了200ms。然后我查了下"百万级数据处理"是什么意思，觉得我那个表里确实存了快一百万行数据，于是就这么写了。面试官看到这行字眼睛亮了，开始连环追问：你们的分布式方案是怎么设计的？用的什么中间件？数据一致性怎么保证？遇到过脑裂问题吗？我当时脑子里只有一个念头：完了。后来我用两周把分布式这块认真学了一遍。再碰到同样的问题，能聊得有来有回。但那次面试已经凉了，那家公司也没有然后了。我后来把简历改成了&q...