这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括。

分块策略优点缺点适用场景固定大小分块实现简单，资源高效语义断裂，信息冗余快速处理非结构化文本语义分块语义完整，检索精准计算复杂，依赖阈值高精度问答、复杂文档递归分块灵活适应长文档，保留结构块大小不均，逻辑断裂风险长篇技术文档、企业报告基于结构的分块逻辑清晰，检索高效依赖格式标准化，预处理复杂结构化文档（论文、白皮书）基于LLM的分块高度智能，适应非结构化文本计算成本高，决策过程不可控非结构化内容、

刚刷到一则让整个程序员圈揪心的行业帖子：某业务线优化调整时，除核心团队外，所有35岁以上程序员均被纳入裁员名单。更让人唏嘘的是，有资深面试官爆料，HR筛选简历堪称“闪电式否决”，平均3秒就能定一份简历的去留——年龄、学历、薪资预期、行业匹配度、跳槽频率这五大维度，成了毫无弹性的硬性筛选门槛，HR仿佛化身“条件匹配机器”，直接过滤掉所有不符合预设标准的候选人。作为深耕技术行业多年的程序员，我看完这则

通俗来讲，AI赋能就是借助人工智能技术，为传统系统、业务流程或服务模式“注入智能动能”——通过模拟人类的感知、思考与执行逻辑，让机器具备自主处理复杂任务的能力，最终实现业务效率提升、运营成本降低、决策精准度升级，甚至催生出全新的价值形态。这里必须澄清一个常见误区：AI赋能绝非“机器取代人类”，而是构建“人机协同”的全新模式。具体来说，机器承接重复性高、运算量大、规则性强的工作，人类则聚焦创意策划、

检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）的核心价值，在于精准解决大语言模型两大致命痛点——知识过时与幻觉生成。其核心逻辑是将"外部信息检索"与"文本生成"深度绑定，让模型在生成答案前，先从实时/专业知识库中获取权威信息，从而输出更精准、更具时效性的内容。

检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术的核心价值，在于解决大语言模型“知识过时”与“幻觉生成”两大痛点——通过将外部信息检索与文本生成深度融合，让模型输出更精准、更具时效性的内容。随着大模型应用场景的复杂化，RAG技术也完成了从“静态执行”到“智能决策”的迭代：从早期的传统RAG，逐步演进为具备自主规划、多步推理能力的Agentic RAG，适配

文章介绍AI应用开发的市场机遇，指出无需掌握底层算法，只要具备主流AI框架使用经验就能提升职场竞争力。详细讲解了AI Agent智能体和OpenAI应用的学习路线，包括四个实战项目：代码自动评审、AI Agent智能体、OpenAI应用(含支付)和AI MCP Gateway。这些项目覆盖从基础到高级的AI应用开发技能，帮助程序员快速掌握AI应用开发能力，抓住当前AI应用开发岗位激增的就业机遇。最

等策略。我们不能天真地认为把整本书扔给模型它就能全部记住，每一个进入窗口的。

本文详细介绍了RAG应用的经典架构与流程，包括数据索引（加载、分割、嵌入、索引）和数据查询（检索、生成）阶段，以及检索前处理与后处理等扩展阶段。分析了RAG面临的五大挑战：检索精确度、大模型抗干扰能力、上下文窗口限制、RAG与微调选择、响应性能问题。最后探讨了RAG架构从Naive RAG到Advanced RAG再到Modular RAG的演进历程，展示了技术向灵活模块化方向发展的趋势。

在数据呈指数级增长的今天，企业内部积累了海量的信息数据，其中，结构化数据因其格式规整、语义明确，蕴含着巨大的商业价值。然而，如何让非技术人员也能轻松访问和分析这些数据，一直是业界的难题。结构化数据：具有固定格式和明确语义，如数据库表格，便于计算机快速查询和处理。非结构化数据：如文本文档、图片，无固定格式，语义理解难度大。为应对结构化数据查询的挑战，我们基于经典RAG框架融合Text2SQL技术，通