北黄的学习成长路

从传统向量RAG升级到Agentic RAG——引入Agent智能体进行查询规划、工具调用与多步推理，构建具备自主决策能力的下一代检索增强生成系统。

AI Agent开发者四阶段学习路径——从LLM基础与Prompt工程入门，到Agent框架实战、多Agent协同进阶，最终掌握企业级Agent系统的完整技术栈与实践项目规划。

全面解析AI Agent开发岗位的核心职责与技能要求——涵盖架构设计、Prompt工程、多Agent协同、业务落地等工作内容，以及行业发展趋势与职业成长路径。

解析推荐系统采用召回层加排序层两段式架构的核心原因——召回层用简单模型从百万候选中快速初筛，排序层用复杂模型精准排序，兼顾计算效率与推荐精度。

Agent典型业务场景分析——通过电商库存异常处理等实际案例，解析Agent的工具调用决策、多步推理与异常处理流程，积累Agent设计的实战经验。

全面介绍向量模长的定义、几何意义与基本性质，以及它在机器学习中归一化、余弦相似度计算和L2正则化等场景下的关键作用。

揭示向量模长与勾股定理的本质联系——二维空间中模长公式就是勾股定理的直接应用，并将其推广到任意n维空间，理解欧几里得范数的几何根源。

从点积的几何定义出发，解析向量点积越大相似度越高的数学本质——关键在于夹角余弦，归一化后点积即余弦相似度，广泛应用于注意力机制和推荐系统中衡量语义相似性。

详解向量点积在Transformer自注意力机制中的核心应用——通过Query与Key的点积计算语义相似度，经缩放和Softmax归一化后加权聚合Value向量，实现上下文信息的动态捕获。