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摘要：本文提出了一种分而治之的策略来生成2万字大模型报告，核心思路是将报告结构化分解为多个500-1500字的子章节，通过主控程序协调分步生成。关键技术包括：1) 设计详细报告大纲和精准的提示词框架；2) 分块生成时传递前文摘要维护连贯性；3) 工程化实现错误处理、速率控制等机制。该方法需要权衡长上下文的成本收益，虽无法媲美专家报告，但能自动化生成结构化初稿。整体方案体现了将大模型作为组件解决其固

摘要：本文模拟了一场围绕RAG（检索增强生成）和Agent的技术面试，涵盖核心概念、应用场景及优化策略。RAG通过检索外部知识增强生成，解决大模型的幻觉、实时性和数据安全问题。在电商客服等动态场景中，RAG优于微调。Agent框架（如LangChain）通过规划、工具调用和迭代处理复杂任务。两者可协同工作，如Agent调用RAG工具生成行业报告。优化RAG检索精度需分层策略，包括查询扩展、动态分块

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摘要：双塔模型是一种高效的推荐系统架构，通过分别处理用户和商品特征的"双塔"结构实现快速匹配。用户塔分析用户属性（如年龄、浏览记录），商品塔分析商品特征（如类别、价格），各自输出数字向量表示其核心特征。通过计算两向量的相似度（如余弦相似度），系统能快速推荐最匹配的商品。这种架构优势在于：1）双塔独立处理，计算高效；2）将推荐问题转化为向量相似度计算，适用于大规模实时推荐；3）端

本文提出基于LangChain框架的企业知识库文档权限控制解决方案。系统采用多层次权限设计架构，包括： 文档元数据层：为每个文档添加部门归属、可见范围、安全等级等权限属性； 用户权限层：基于部门和角色动态计算用户权限集合； 访问控制层：在文档存储和检索时实施权限过滤。 关键技术实现包含： 权限感知文档对象(PermissionAwareDocument)扩展标准文档模型 基于部门的权限继承体系(d

摘要： Embedding（嵌入）是深度学习中把离散符号（如文字、ID）转换为计算机易处理的数字向量，用于捕捉其本质特征。传统编号无法表达语义关系（如“苹果=1”与“橙子=2”无关联），而Embedding将数据映射为稠密向量（如“[0.8, -0.2]”代表苹果），相似对象的向量距离更近。例如： 推荐系统：用户和电影通过Embedding表达偏好与特征，计算向量相似度实现精准推荐。 优势：自动学