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RAG（检索增强生成）通过检索知识库中与问题相关的片段，再让大模型基于这些“参考资料”生成答案，解决了直接输入大量文档导致的上下文溢出、成本高、速度慢问题。完整流程包括数据准备（分片、向量化索引）和回答生成（召回、重排、生成）两个阶段。
把后台权限交给 Bot 之后，博客第一次不再只是“我在写”，而是变成了“我在授权、我在判断、我在定义边界”。这不是科幻，是一次很现实的站长实验。
作者为准备大模型应用开发岗位，系统梳理了Agent核心知识体系。文章从LLM、Token、Context、RAG、Prompt、Tool、MCP、Agent等十个概念展开，深入讲解作用机制、技术实现及行业价值，并附面试速记，助你快速搭建AI技术认知框架。
摘要：双非大三学生想冲击大厂数据开发实习，但因学校管理严格无法去外地，重庆、成都相关岗位稀少，投递无进展。陷入“看不到希望—不想学习—更没希望”的恶性循环，算法、八股不熟，项目没把握，感到煎熬。期盼尽早破局。
由于国外AI模型禁止国内访问，所以很多比较好用的，比如codex、claude code（简称cc）编码能力很强的模型都无法使用，除了这些当然还有gpt5.5模型等等，都非常好用，我也一直在使用。 关于国外AI想法 当然我之前用的一直都是买的第三方，比如最...
