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02-03 11:16
门头沟学院 大数据开发工程师
走出传统数仓范式：AI 加持下的 RAG + Workflow & Agent 如何真正落地？
在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...
AI时代，哪些岗位最容易...
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02-03 11:03
Blessed John XXIII National Seminary (Weston) Java
别再说“对接接口没技术含量了”，这才是高手的打开方式！
很多 Java 程序员一听到“对接第三方接口”，脑子里就自动响起一句话： “这不就是调个接口嘛，没技术含量。”但真相是：你以为是体力活的地方，往往最能看出一个工程师的“技术深度”。那些把接口对接写成“定时炸弹”的代码，和能扛住三年高并发零故障的实现，差的从来不是会不会发 HTTP 请求。一、真正的高手，不是“调通接口”，而是“设计边界”对接第三方接口，看似只是发个请求、拿个 JSON，但背后其实是——系统边界的协作与防御设计。你面对的不是自己可控的代码，而是一个随时可能“变脸”的外部世界：对方文档写着“此字段必传”，实际却返回 null测试环境响应毫秒级，生产环境突然超时 30 秒接口突然升级...
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不愿透露姓名的神秘牛友
01-13 14:30
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该继续春招还是摆烂
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随大流报了计算机，计科3年什么都没学到，混到7月急了。断断续续学了java，做了黑马的外卖点评，10月份开始看八股投简历，秋招不敢投，净投了些实习，要么笔试挂，要么没人理。字节实习倒是约面了，一面挂。中间还去了一家杭州的小厂实习，两周多没活干遂跑路，真难绷。到了11月，ssob 上 xkl 主动找上门，一套笔试面试下来，稀里糊涂就过了，一周前发了offer，本科白菜价，似乎是工业软件开发，要转C++。有一个offer就感觉完全松懈，好几个面试都拒了只想睡觉摆烂，但看到网上对xkl的评价都偏负面，强度高没福利钱也少，跳槽也难，于是又开始焦虑。现在既想开摆，又觉得自己应该再努力一下，真是一幅小丑样子。继续找实习能不能赶上春招，无实习春招有没有搞头，这些事感觉都搞不明白，到底该怎么办，真的好迷茫。1.12更新：几乎投遍了实习，还是没有人理，大概都只要27届，只有一家中厂约面了，一面挂。只能无实习春招了，各位佬有什么意见吗
冰炸橙汁_不做oj版：这就是武大✌️，啥都没有但是offer自己找上门
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02-02 11:59
已编辑
浙江大学 全栈开发
3.12 ReAct 框架
从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...
提示词工程指南
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