现在的 AI 开发，难的不是让它“动起来”，而是让它“停在该停的地方”。好的工程师应该像个吝啬鬼，尽可能压减 Agent 的自主权。在该死板的地方坚如磐石，在该灵活的地方灵光一现。

文章强调RAG系统实现了"知识可控、推理可解释"的企业级需求，指出2025年RAG将向Agentic方向演进，支持更复杂的多步推理和自修复能力。文末提供了技术选型决策树和常见实施误区，为实际落地提供指导。

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三大特征提取器 - RNN、CNN和Transformer简介近年来，深度学习在各个NLP任务中都取得了SOTA结果。这一节，我们先了解一下现阶段在自然语言处理领域最常用的特征抽取结构。本文部分参考张俊林老师的文章《放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言处理三大特征抽取器（CNN/RNN/TF）比较》(写的非常好，学NLP必看博文)，这里一方面对博文进行一定程度上的总结，并加上一些个人

python中数值和字符存储地址固定，在地址查找到这一级时，相同的元素，地址一定是相同的。字符串又可以看做是字符的数组，可以切片索引，不同之处是字符串和字符一样，地址固定不变。python的copy函数在各大库中是通用的，但是各大库又有着自己的copy函数。python的 = 默认是对对象进行引用，可以理解为是传递了指针。常用的copy有shallow copy和deep copy两种。当不想让现