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数据质量至上：知识库文档的质量直接决定回答的准确性。定期更新和扩充知识库。提示词工程：精心设计，明确告诉模型它的角色和回答规则，这是防止“胡言乱语”的关键。迭代测试：组织团队成员进行测试，收集那些“回答不上来”或“回答错误”的问题，反过来补充知识库或优化提示词。安全边界：在提示词中强调“仅根据提供的信息回答”，并为模型无法回答的情况设置好回落方案（如“请联系项目经理XXX”）。自动化：可以将数据预

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Nginx可通过被动和主动两种健康检查机制实现后端节点的自动剔除与恢复。被动检查基于实际请求结果，通过max_fails和fail_timeout参数配置；主动检查则需第三方模块或商业版支持，通过定时探测节点状态。当节点连续检查失败达到阈值会被自动剔除，待恢复后重新加入负载均衡池。合理配置健康检查参数可显著提升服务的可用性，被动检查简单但滞后，主动检查更及时但需额外模块支持。

AI技术正以地质分层的方式重塑工作与行业。基础"工具层"如Copilot提升个体效率；"流程层"重构金融、制造等核心业务；新兴"生态层"以大模型为基础，催生提示词工程等新技能。技术演进从工具辅助到流程重构，最终形成智能生态。关键在于识别所处变革层级并主动适应：开发者需超越工具使用，行业专家应掌握AI交互。这场变革不是替代，而是生态重组，唯

AI时代下IT从业者的职业进化：挑战与机遇并存 摘要：AI技术正在重塑IT行业格局，基础编程、测试等岗位面临转型，但并非终结。AI难以替代人类在系统架构、创新思维、业务理解和伦理判断等核心能力。相反，AI催生了诸如协同工程师、提示专家等新兴岗位。IT从业者需重构技能栈，从编码者转型为解决方案架构师，掌握人机协作等新兴能力。历史表明，技术革命终将创造更多机会而非取代。未来属于善于利用AI工具、持续学

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