AI岗位方向不同，认证不同——大模型、RAG、Agent、云平台怎么搭
2026年，AI技术岗位已经分化为多个细分方向。打开招聘网站，大模型应用开发、RAG工程师、Agent开发工程师、AI平台架构师……岗位名称不同，对应的技能要求和认证选择也各不相同。选认证之前，先搞清楚自己的方向。很多人在问同一个问题：我要不要考个AI认证？考哪个？
别再乱用RAG！朴素、进阶、多轮RAG精准选型，新手也能落地
很多AI产品、转行求职者、初级研发都有一个通病：只会笼统说“我做过RAG项目”，但不会选型、分不清架构层级。面试一问就露馅：为什么你的知识库准确率低？为什么不支持追问？什么场景用朴素RAG、什么场景必须上多轮RAG？绝大多数人答不到点子上。
一文读懂 RAG 成本工程：多调一次模型，多花多少钱
重排、多跳、四道门、多裁判评估——每一次架构选择，都在账单上标好了价数据截止 2026 年 9 月 21 日 ｜ 约 18,900 字 ｜ 面向零基础读者、产品经理与刚接触 AI 开发的工程师目录一、先说清楚：成本不是标签价，是一条公式二、$0.
图 RAG 实战
这个 Graph RAG 演示的完整可运行 POC 在这个仓库中，如果你想在本地运行它或把它作为起点。在本地运行它需要几样东西:Python 3.10+ 以及 requirements.txt 中的包。
一文读懂RAG（检索增强生成）
来源：市场资讯（来源：twt社区 twt企业IT社区）导 读微调虽然在调整模型的语气和风格方面表现出色，但在向模型添加大量新知识时，其效果就显得乏力了。“检索增强生成”(Retrieval Augmented Generation，RAG)技术恰好能够解决这一难题。
天天听 MCP、RAG、Agent、微调？大模型圈最火的那些词，一篇讲透
大模型圈最火的那些词，一篇讲透——MCP · ReAct · Agent Loop · Fine-tuning 全图解从聊天机器人到会“动手干活”的 Agent，这两年大模型圈冒出一堆新词：MCP、ReAct、Agent Loop、Fine-tuning、RAG……看着都眼熟，连
别再凭感觉调RAG：用Ragas跑一套自动评测
所以这一篇咱们直接动手一下，用一个很小、甚至有点好玩的案例，把:知识库 → RAG → 测试集 → Ragas → 自动评分 → 对比实验。
我从真实RAG学到的6个评估指标
这就是为什么我更喜欢这样的评估循环:构建有代表性的真实标签 → 基准检索 → 评估排序 → 衡量端到端答案质量 → 验证延迟和成本 → 在未见数据上测试 → 监控生产 → 将故障反馈回评估集。