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「RAG 评估」找到 315 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…务化、数据处理、性能优化、系统设计这些存量能力,占大模型应用岗日常工作的一半以上,真正要补的只有「模型这一层」:LLM 怎么工作、RAG/Agent 两套范式,以及一套从「确定性对错」换成「概率 + 评估」的新直觉。别推倒重来,把已有经验翻译成大模型系统的语言就够了。 作者:吴师兄 | 适合:Java/Go/Python 后端、数据开发、想转大模型应用岗的在职工程师与在校后端方向学生 | 前置:写过服务化项目,了解应用岗和算法岗的区别 为什么说后端是转型最顺的一批人 因为大模…
匹配正文：面试官要的不是「你做过多大的项目」,而是「你在项目里做过多少真实的技术决策」。一个自己从零搭、每个环节都讲得清为什么的 RAG 或 Agent 系统,胜过任何跑通就完事的教程 demo。项目经验是可以在 4-8 周内攒出来的,前提是做的方式对——带评估、留 badcase、每个取舍都能讲清。 作者:吴师兄 | 适合:想转大模型岗但手里没有「像样项目」的在校生和后端工程师 | 前置:了解应用岗和算法岗的区别,大致知道 RAG / Agent 是什么 没在公司做过 ≠ 没有项目经…
匹配正文：… demo",而是把 Agent Harness(agent loop、工具 schema、记忆、权限确认、失败恢复、trace、评估、成本)一层层做扎实,并留下和 RAG 项目一样完整的证据链。正确的做法是从 30 行的最小 Agent 起步,先把"决策—调用—观察—再决策"的循环跑通,再逐步长成 Deep Research 这类多步任务系统,每加一层都留下能被面试官追问的痕迹。 作者:吴师兄 | 适合:想主打 Agent 方向、要攒一个能进简历的自建项目的人 | 前置:会…
学习内容与项目面试，在同一条路上。