 | 1 wangritian 279 天前 RAG 吧，知识库检索优化 |
 | 2 AichiB7A OP 嗯，还有 RAG ，之前对着公开教程学过 RAG+embedding+langchain 做一个简单的 demo |
 | 3 sr0miao 279 天前 AI Agent 应该还是趋势，有推荐的学习资料么 |
| 4 AichiB7A OP @sr0miao 直接看 langchain 文档比较直接，或者 https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook |
 | 5 TimePPT PRO AI Agent 还在很早期的阶段，基本上都是 demo 一搭就通，生产环境一用就崩。 问题就在于大量的 corner case 需要解决，没有那么简单的。 |
 | 6 v2lf 279 天前 入场体验下 几个月就换工作的感觉 |
 | 7 fizzmst 279 天前 在做 agent 相关的，现在的开源很完备了，基本上几行代码就能部署 [推荐看看 langgraph 、llamaindex 、和 https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents] 但是最难的是有没有应用场景，目前看到的就是客服一类的场景天生适合 agent ，但是其他场景就想象空间很大，但是实用/落地很难 |
 | 8 4BVL25L90W260T9U 279 天前 首先排除 langchain ，在用 langchain 的公司也不建议去 |
| 10 4BVL25L90W260T9U 279 天前 @AichiB7A #9 你自己用一下 langchain 就知道了 |
 | 11 maemual 279 天前 不需要准备啥技术栈，正经公司也不会线上用 langchain 跑的，都是写写 demo 用的。 |
 | 12 kelvin_fly 279 天前 自己多跑下 agent ，rag 这些感觉就差不多了 |
 | 13 rexyan 279 天前 直接看 dify 源码，虽然手搓了很多轮子，但其实还是不错的，至少流程和方法可以通用 |
Select Language