本文对比分析了数据处理中的ETL和RAG技术。ETL通过抽取、转换、加载三个步骤，将原始数据加工为结构化数据供分析使用；RAG则通过检索外部知识库并增强生成，帮助大模型回答问题。文章指出RAG前期也包含类似ETL的数据预处理流程，包括文本分块、向量化等操作。两者区别在于：ETL面向机器分析，输出结构化数据；RAG面向人类问答，输出自然语言回答。未来趋势是整合两种技术，实现数据在分析和问答中的共享应

本文对比分析了数据处理中的ETL和RAG技术。ETL通过抽取、转换、加载三个步骤，将原始数据加工为结构化数据供分析使用；RAG则通过检索外部知识库并增强生成，帮助大模型回答问题。文章指出RAG前期也包含类似ETL的数据预处理流程，包括文本分块、向量化等操作。两者区别在于：ETL面向机器分析，输出结构化数据；RAG面向人类问答，输出自然语言回答。未来趋势是整合两种技术，实现数据在分析和问答中的共享应

大语言模型很会聊天，但它有两个弱点：容易胡编、知识不更新。而在电商客服、企业知识问答、医疗咨询等现实业务中，我们迫切需要模型能依据最新、真实的资料来给出准确回答。这时，RAG（Retrieval - Augmented Generation，检索增强生成）技术便应运而生，它就像给大模型插上了一块可以实时更新的 “外脑”，让模型具备了 “随用随查” 的能力。

摘要：大模型应用开发平台主要分为四类：1）框架类（如LangChain），适合开发者灵活搭建工作流，免费开源但需支付模型调用费；2）可视化平台（如Dify），提供低代码开发环境，适合快速上线内部应用；3）智能体平台（如Coze），专注Bot构建和分发；4）大厂生态平台（如Azure AI），提供全栈云服务但成本较高。选择时需权衡灵活性、开发门槛和成本，中小团队可从开源方案起步。

2025年AI技术迅猛发展，DeepSeek、ChatGPT等工具显著降低编程门槛。作者通过Python爬虫和词频分析实践，借助AI工具高效完成学术项目，发现文科生在AI时代可能更具优势。作者决定将AI应用作为职业方向，计划进一步学习相关工具，探索成为"AI调度者"的新可能。文章展现了AI时代下个人职业规划的转型思考。

这篇文章介绍了一个基于Python和Selenium实现的小说爬虫程序。主要特点包括： 支持处理分页章节结构，能自动识别"-{page}.html"格式的多页章节 具有断点续传功能，通过进度文件记录已下载章节 采用多种反爬策略：随机延迟、User-Agent轮换、异常处理等 提供灵活的配置选项：URL、输出路径、日志级别等 支持多种章节选择器，提高兼容性 程序核心类NovelS