在技术迭代加速的今天，选择比努力更重要。

理解了RAG和AI智能体的基础概念，Agentic RAG就很好懂了——本质是将AI智能体融入RAG流程，让智能体担任“协调者”和“优化者”的角色，统筹各组件工作，执行超越“简单检索+生成”的复杂操作，从而破解基础RAG的局限性。一句话总结：Agentic RAG = AI智能体 + 传统RAG，核心优势是“让检索更智能、流程更灵活”。

很多小伙伴问我：“大模型是新领域，是不是人才缺口大、竞争小，转行更容易就业？能不能靠这个抵抗35岁中年危机？大模型绝对是值得入局的长期风口，但“好就业”的前提是选对方向、掌握落地能力，不是盲目跟风。从行业趋势来看，现在不管是互联网大厂、传统企业还是创业公司，都在布局大模型相关业务，岗位需求还在持续增长。但企业要的不是“会背理论”的人，而是能快速上手做事的人——比如能搞定数据标注规范、能搭建简单的R

RAG特点优点Naive RAG- 单一索引，如TF-IDF、BM25、向量检索- 简单，易于实现 - 缓解模型幻觉- 文档增强 - 索引优化 - query重写 - reranking- 更准确的检索 - 增强检索相关性- 混合检索 - 工具、API集成 - 模块化、工程化的实现- 更强的灵活性 - 适应更多元的场景Graph RAG- 图结构索引 - multi-hop推理 - 基于图节点的上

近期科技圈传来重磅消息：行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人，传统技术岗位持续萎缩的同时，另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式！据行业招聘数据显示，具备3-5年大模型相关经验的开发者，在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇，薪资差距肉眼可见！业内资深HR预判：不出1年，“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下，“温水煮青蛙”式的等待只

随着ChatGPT、文心一言等AI产品的爆发式普及，大模型已彻底走出实验室，成为驱动产业升级的核心动力，稳稳占据科技领域热门赛道C位。这一领域既承载着技术革新的浪潮，吸引无数从业者躬身入局，也因技术迭代快、专业门槛高，让不少求职者陷入迷茫。无论是正纠结保研方向的学生，还是计划转型的职场人，想在大模型领域站稳脚跟，首先得理清三个核心问题：行业本质是什么？就业现状如何？未来发展趋势在哪？本文专为小白和

毫不夸张地说，未来5年，程序员群体最值得深耕的技术发展方向，非AI大模型莫属！行业风向早已给出明确信号：👉 华为全面押注Agent技术，相关方案已覆盖内部80%的新业务系统重构；👉 美团年度校招&社招中，50%的技术岗位明确标注“需掌握大模型微调或应用开发能力”；👉 阿里、字节跳动、百度等头部企业大模型相关岗位数量同比暴增69%，核心岗位年薪普遍突破百万！AI大模型正在彻底重塑传统的CRUD

大模型作为新兴领域，不断地冒出来新的专有术语和新的概念，让大家觉得很神秘，捉摸不透。但是大部分复杂性的背后都会有一个极其简单便于理解的模型，本次分享最主要就是大模型的基本范式，通过范式将这些神秘感去除。大模型虽然很厉害，很神秘，但作为使用人员，门槛是非常非常非常低的。

本文详细介绍了检索增强生成(RAG)技术，这是一种利用企业专有数据增强开源预训练模型的方法，无需重新训练即可创建特定领域的LLM。文章探讨了RAG的工作流程、标准解决方案架构、相关技术以及在实际应用中的计算需求、数据隐私和安全性考量，并特别介绍了英特尔在RAG优化方面的技术贡献。

"Agent"有多种定义方式。部分客户将其视为完全自主系统，能在较长时间内独立运行，使用各种工具完成复杂任务。也有人用此术语描述更固定的、预定义的工作流。Anthropic将这些变体归类为类Agent系统，但在工作流和智能体工具提示工程像编写提示词一样设计工具定义，使大模型能清晰理解工具的用途、使用方法和结果含义。