Lotzinfly
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- #掘友吐槽小会# 面试问：用向量做 RAG 的缺点是什么？
RAG 的优点就是语义查询，但缺点也很明显，没法推理复杂的关系，它只是语义匹配
如果想做复杂的关系的检索怎么办呢？
用 Neo4j 的知识图谱！
它存的不是文档，是实体的关系图，查出来的也是关系，这样给到大模型生成回答，自然就是更有深度的有推理的那种
这种叫做 Graph RAG
注意：RAG 不一定非得用向量，它只是检索出文档给大模型生成回答就行，比如用 ElasticSearch 做全文检索也是 RAG 的方式
语义检索是好，但是对于专业名词还是不够准确，这种应该走关键词检索，也就是用 ES。
总之，用向量数据库比如 Milvus 做 RAG 的缺点怎么答？
就是语义检索做不了复杂的推理，这种走 Neo4j
语义检索对于专业术语、精确实体不够精准，这种走 ElasticSearch 全文检索
面试就围绕这些答就行。展开赞过 评论1 - #AI 抢我饭碗的瞬间#
想面试AI Agent的可以看看参考一下我们公司的面试流程：
第一轮:线上面试(约15分钟，由我负责)主要围绕您的技术项目和经验，包括:您最满意的一个n8n工作流项目，您的AIAgent/RAG相关项目，一个简单的业务场景问答
第二轮:线下CEO面试(约30分钟)主要关注您的综合素质、职业规划、对Al+自动化方向的热情，以及您如何理解和推动业务效率。CEO会侧重了解您的自驱力、学习能力和团队协作意识。建议您准备好1-2个最自豪的项目(尤其是n8n和AI相关)，能讲清楚背景、您的角色、难点和成果即可。展开赞过 评论2 - #节前摸鱼实录#
关于Vue和React，我用踩过的坑给您唠个五块钱儿的：
React：
这哥们儿以前穿西装打领带，讲究个面向对象。现在？直接剃头出家，玩起函数式了。函数式编程就一个好处：代码越乱越牛逼，逻辑越碎越清晰。它把复用玩明白了——组件是皮囊，逻辑才是灵魂，灵魂能到处飘，皮囊扔了都行。
但！React是面照妖镜！
水平高的大神用React：法拉利装脚蹬子——又快又省力。
水平菜的我用React：给哈士奇套缰绳——不但跑偏还拆家。
React好不好用，完全取决于程序员脑回路是九转大肠还是下水道直排。大厂喜欢它，就是因为大厂人均扫地僧，要的就是毛坯房，自己装修才顺手。要是给大厂精装房，人家反手把承重墙砸了，理由是“挡着我写Fiber了”。
Vue2：
这位是代码界老干妈——哪都能拌，一拌就香。模板一贴，后端大哥都能给你改个v-if。中小团队的最爱，上午招人下午出活，晚上上线老板请客。性能优化？尤雨溪替你干了。踩坑指南？尤雨溪替你趟了。你只管写业务，脑子可以留在家里当摆件。
但！Vue2是条紧身裤——暖和是真暖和，扯淡也是真扯不开。
想复用点逻辑？对不起，Vue2的最小交易单位是组件。你要想借个打火机，得连煤气罐带烧烤炉一起端走。更要命的是，尤雨溪把优化都焊死在里面了，你要是天才溢出想突破一下，会悲哀地发现：护栏是保护你的，但也是关你的。 你是孙猴子，他是五指山——还定期给你发桃子。
总结：
React是工具箱，给你锤子锯子你自己造火箭。 造好了是星舰，造砸了是棺材。
Vue是观光电梯，按个钮就到站。 省心省力，但电梯井就这么宽，你开不了坦克进来。
大厂用React，因为人人都是装修队。
小厂用Vue，因为能住人就行。
您要是问我用哪个？我看老板给多少钱。钱给够我手写汇编，钱不够我选择躺平用Vue。 散会。展开等人赞过 26 - #AI 抢我饭碗的瞬间#
多 agent 和小龙虾这类 一个 agent+多个 skill 有什么区别
1. 单 Agent 只有一个大脑，它只能同时思考一个问题，所以的串行的调用 tool，调完一个调令一个
而多 Agent 是多个大脑，可以并行执行，比如主管给两个子 Agent 同时分发不同任务
单 Agent 也没法真正讨论，因为只有一个大脑，而多 Agent 是可以发消息来讨论的
2. 单 Agent 所有需要的 prompt 都放一块，其实每次调用不需要那么多额外的东西，而多 Agent 是每个角色专注自己的事情，上下文纯净，消耗的 token 少
3. 单 Agent 状态混在在一起，多 Agent 有自己的私有状态，还有共享的全局状态来通信，这样监控链路拿到的不是琐碎的思考过程，而是每一步的确定的状态，干净、有序的进度更新展开评论点赞 - #AI 抢我饭碗的瞬间#
1.Harness Engineering：围绕大模型构建可执行、可验证、可恢复、可推进的稳定运行框架，解决长任务里目标偏移、上下文腐化、执行失控问题。
2.三层演进：Prompt Engineering ⊂ Context Engineering ⊂ Harness Engineering，从 “怎么问” 到 “给它看什么” 再到 “让它稳定做成事”。
3.四层架构：记忆层、执行层、反馈层、编排层，对应 “知道什么 — 能做什么 — 做对没 — 持续推进”。
4.落地载体：以 Trae 为例，用AGENTS.md、.trae/skills、工具调用、校验脚本、任务编排实现工程化落地。
关键结论：模型定上限，Harness 定下限，二者耦合提升交付稳定性。展开赞过 评论1 - 关于组织摸鱼人员观看S15全球总决赛IG对阵T1比赛的通知
全体人员：
现通知，今天下午（10月14日）16:00务必准时观看S15全球总决赛入围赛IG对阵T1的BO5生死战，不得无故缺席。
本次对决是S15的揭幕战，也是LPL与LCK两大赛区四号种子的关键较量——胜者直接晋级瑞士轮，败者将成为S赛史上首个"17强"，赛事重要性与观赏性远超常规比赛。作为电竞关注度最高的对决之一，IG与T1时隔六年再度交锋，Rookie与Faker的巅峰对线、双方的战术博弈都极具看点，B站、虎牙等平台已开启全程直播，观赛渠道畅通。
观看期间，各部门需保持互动交流，赛后可结合赛事亮点开展简短讨论。若因工作原因无法实时观看，必须在赛后24小时内补看回放，并向部门负责人提交观赛反馈。
特此通知，望全体人员严格执行，收到请回复。
2025年10月14日展开等人赞过 217
大家注意流感