今天给大家带一个非常适合跟练的 Agent 项目——agents-from-scratch，LangChain 官方出品，手把手教你从零搭建一个能自动处理邮件的 AI Agent。 项目不大，代码量适中，但覆盖了 Agent 开发的所有核心概念。跟着做完，面试直接聊这个项目就够了。 这个项目做了什么？ 一句话：一个能帮你自动分类、回复邮件的 AI Agent。 它会：  自动分类收到的邮件（需要回复 / 仅通知 / 垃圾邮件） 根据邮件内容起草回复 敏感操作（比如发送重要邮件）会先让你人工确认 会记住你的偏好（比如"给老板的邮件用正式语气"），越用越懂你  技术栈 Lang...

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

1、RAG 里的幻觉怎么解决？RAG 幻觉一般来自三种情况：没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量，比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层，用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层，要让模型严格基于证据回答，证据不足就拒答，不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看，幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是：让系统在信息不足时学会克制，而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...