登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文详细介绍了RAG系统在Post-Retrieval和Generation阶段的优化技术。Post-Retrieval阶段主要包含重排(Re-Ranking)和过滤(Filtering)两种技术，前者关注文档排序，后者剔除不相关内容。Generation阶段则强调对检索内容的理解吸收和答案生成。文章还探讨了RAG系统评估方法和当前业界主流技术栈，指出RAG正从静态流水线向动态自适应系统演进，而业
文章详细记录了一位建筑背景学生成功转型AI产品经理的经历。通过系统性学习AI技术、参与实习项目并不断复盘总结，作者克服非技术背景劣势，最终获得百度大模型产品offer。分享了转行规划、简历准备、面试技巧以及实习与学业平衡的实用经验，为想进入AI领域的非技术背景人士提供了宝贵的参考和借鉴。
学员从“讲给面试官听”的角度，用5-10分钟时间，系统讲解自己在AI产品某个方面的文档和心得，张和老师会站在面试官角度提供反馈，比如哪里不够本质、精炼，哪里还可以更能体现自己的踩坑经验。张和老师的风格，是娓娓道来，层层深入。我们可能会觉得，信息密度应该越高越好，但反过来说，如果信息密度过高、太干，又会有同学觉得，还没消化完，就讲过去了，所以说，众口难调啊：）这个课程，理论上的目标用户（定位），应该
产品经理
——产品经理
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
AI Agent技术社区
