捡漏的冬天，在春天留不住人

过去两年，是某些公司低成本拿人的黄金窗口。环境寒冬，资本减少，行业动荡，大批原本拿着高薪、能力出众的从业者被迫降维求生，愿意接受低于自己能力匹配的薪酬和岗位安排。再加上某些公司的校招社招的双线海量扩张，某些公司实现了“以低成本储备大量人才”的战略目标，表面上看，一切顺利。

然而，到了今年，随着行业略有回暖，某些公司却迎来了一波员工的大规模离职潮，尤以技术、产品、运营骨干为甚，涵盖了前两年招聘的应届生和社招人员。曾经被寄予厚望的“储备力量”，在公司最想看到他们开花结果的时刻，选择了离开。这背后的原因，说复杂也复杂，说简单也简单：短视的管理、粗糙的激励机制，以及缺乏长线价值的组织结构，让人看不到未来。

工资越干越低，留不住人是必然的

现实是，这些高薪人才本就怀有“临时落脚”的心态，在薪资严重压缩的环境下，可以短期忍耐，却不会长久留守。尤其是某些公司在前两年通过压缩薪资来节省成本，新入职员工的工资明显低于市场水平。而所谓的内部涨薪，常年停留在象征性的100、200、300元，连通胀都跑不赢，对于社招人员而言，甚至还长期处于零加薪的状态，甚至还会说“你的薪资本来就很高了，不需要持续加薪”之类的话语。

更糟的是，绩效考核严格到近乎苛刻，衣冠不整、工位不整齐、打卡不及时都有可能成为罚款的理由。补贴一再削减，无论是房补车补还是其余补贴越来越少，不少员工出现了工资越干越低的情况。这样的环境，不是逼着员工努力，而是在逼走真正有能力跳槽的人——因为这些人一旦市场好转，最先有机会离开。而留在岗位上的，多半是“跳不动、看不开、走不了”的员工，反倒进一步拖慢了组织的整体效率。其实，最应该淘汰的是那些啥都不会，围绕着指标在造数据的人。

没有培养，只有消耗

企业最初的设想是：环境差的时候招人，慢慢培养成骨干，等市场复苏时，这批人就能挑起大梁。理论很美好，现实却骨感。

很多员工反映，公司基本没有系统的培养机制。所谓的培养，就是“给你机会自己做、自己学、自己撑”，没有方法论，没有导师制，也没有资源支持。一年干下来，成长的确有，但大多靠熬出来的经验，而不是靠组织沉淀和传承的体系。在这种半放养模式下，员工对公司的依附感自然不会太强。一旦外部环境改善，带着自己熬出来的一身经验离开，选择一个更愿意投入资源培养自己的平台，是非常自然的选择。

对于社招的人员而言，公司则是想办法让他们多做事，从一开始的单岗位工作，到最后的各种各样的杂事，每一个人都身兼数职，甚至还要应对各种各样的考试和考核，导致大家都被消耗殆尽。

岗位一变再变，全能反成疲惫

组织架构频繁调整，本是创业公司常态，但在某些大公司却出现了频繁到“三个月调一次岗、一年变三个角色、三年换九个领导”的程度，领导和员工的心理承受力也有限。技术被调去做产品，产品被安排做运营，运营开始背销售指标。岗位的高度灵活变成了员工的焦虑来源，最终造就了一批“全能战士”，也留下了很多“不知道我到底是做什么的”的困惑。

表面上，这是培养复合型人才；实际上，却是组织战略不清晰、管理层拍脑袋决策的直接后果。员工在这种环境下，很难形成职业沉淀，更别提在某个方向上积累专业影响力。对职业发展稍有规划的人，一旦市场出现选择余地，自然就走了。

寒冬能留人，春天也能留人，但要用对方法

企业在寒冬中收割人才是机会，但若没有匹配的人才激励机制、清晰的培养路径和稳定的发展预期，这批捡来的好牌，终将会被打烂。真正能在就业春天留住人的企业，靠的从来不是你还没地方去的临时绑定，而是你值得留下来的长远吸引力。

五言绝句是一种古典的中国诗歌形式，属于绝句的一类。它由四句组成，每句五个字，因此得名“五言”。这种诗形式源远流长，在中国文学史上占据着非常重要的地位，尤其在唐代得到了极大的发展和繁荣。五言绝句的诗句简短精炼，便于表达诗人的情感和思想，因此被广泛运用于各种场合，尤其是表达自然景观、人生感悟或抒发内心情感。

五言绝句的形式结构相对简单，每一首诗由四句构成，每句五个字。每句之间的平仄和音韵要遵循特定的规律，尤其是最后一字要押韵，以形成整体的音韵和谐。五言绝句最显著的特点就是其简洁和有力，尽管只有短短的四句，却往往能通过精雕细琢的语言和巧妙的修辞，传递出深邃的思想和情感。这种形式特别适合表现瞬间的感受或对自然景象的描绘。

在唐代，五言绝句达到了其文学创作的巅峰。唐代的诗人如王之涣、王昌龄、李白、杜甫等，都创作了大量的五言绝句，许多作品成为了千古传世之作。以王之涣的《登鹳雀楼》为例，这首诗通过简练的五言句式，描绘了壮丽的自然景色，同时传达出诗人心怀壮志、不懈追求的豪情。诗句中的每一个字、每一声韵，都精妙地营造出一种视觉的辽阔感和理想的远大情怀。

五言绝句不仅在唐代盛行，也影响了后代的许多诗人。它因其简短有力的表达形式，成为了许多文学创作中常用的表达方式。虽然五言绝句形式简单，但它依旧能够承载丰富的思想和情感，使得这一形式历久弥新，成为了中国古代诗歌中不可或缺的重要组成部分。

这种形式虽然源自古代，但在现代职场中，依然能够找到其独特的契合点。职场中的压力、竞争、人际关系以及工作中的无奈与奋斗，都可以通过五言绝句的形式进行生动描绘。在繁忙与紧张的工作环境中，职场人常常面临时间的压迫、目标的追逐，以及不确定性带来的焦虑，正如五言绝句所能表达的短促而有力的情感流动。职场的加班文化、升职竞赛、绩效考核等，都能通过五言绝句这一凝练的形式，表现出其内在的张力与冲突。例如，加班带来的身心疲惫，或是面对工作重压时那种无法言喻的焦虑，都可以通过简短的五言绝句，精确地捕捉到那一瞬间的感受与情绪。五言绝句不仅传递了古人对自然的观察和人生的感悟，也能有效地映射到现代职场的种种困境与心境。这种跨越时空的结合，正是古文魅力的一种体现，既保留了传统的文化内涵，又能为现代职场人提供情感的共鸣与思考。

现在给各位献上十首五言绝句。

其一 | 《加班文化》

工时论英雄，长夜灯未休。

虚坐充勤奋，绩效锁咽喉。

其二 | 《工时作秀》

归早斥末流，枯坐反称豪。

佯作观星客，工时自可雕。

其三 | 《考勤监控》

闸机如铁狱，刷卡记分明。

离岗即罪证，惶惶畏点名。

其四 | 《形式主义》

日报复周报，会议叠层层。

文书如山倒，实干竟无凭。

其五 | 《无效会议》

申酉会如潮，议题逐浪飘。

腹空犹呶呶，亥时锁眉梢。

其六 | 《虚假福利》

可乐配月饼，名曰送温情。

加班称福报，寒酸笑煞人。

其七 | 《内卷无休》

待改进频出，内卷似漩涡。

劝君早提桶，莫待鬓先皤。

其八 | 《处罚严苛》

漏打卡扣钱，工服未穿罚。

离岗十五分，绩效尽削杀。

其九 | 《强制考核》

季度评待改，比例定乾坤。

无辜成鱼肉，签字即沉沦。

其十 | 《流程反复》

晨颁奋斗令，暮改神仙规。

三月无代码，填表作新诗。

这些简短的诗句，不仅仅是对个人感受的抒发，更是对现代职场环境的精准写照。通过古诗的形式，仿佛可以在五言之间，窥见我们身处的职场迷局与人生的百态。在这纷繁复杂的职场世界里，或许每个人都能在其中找到自己的影像。这些五言绝句，既是我们心灵的抒发，也是对职场内外种种现实的反思。愿每位职场中的人，能在这几句简短的诗句中，感受到一丝慰藉与启示，找到属于自己的平衡与前行的力量。

七言绝句，是中国古典诗歌中极为重要的一种诗体形式，属于近体诗范畴。它的基本特点是每首诗四句，每句七个字，格律严格，讲究平仄协调、对仗工整与用韵精确。作为唐代诗歌发展的高峰产物，七言绝句不仅展现了语言的凝练之美，也承载了诗人深邃的情感与独到的观察。

七言绝句起源较早，但在唐代得以全面成熟。其语言节奏相对舒展，句式较五言更为华丽流畅，适合描绘壮阔景象与表达丰富情感。由于篇幅短小，仅有四句，诗人往往要在有限的文字中传达完整的意境与情绪，这对构思与遣词都提出极高要求。它不仅讲究“首句起、次句承、三句转、末句合”的结构逻辑，还要求起承转合之间意脉贯通，情景交融。唐代诗人王之涣、王昌龄、高适、李白、杜甫、杜牧、李商隐等，都以七言绝句名世。

七言绝句不仅在古代诗坛风靡，也成为后世诗人修辞、写景、抒怀的重要形式。由于其对格律和音韵的高度要求，它也常被用作学习格律诗的入门训练。今天，在现代诗歌与传统文化教育中，七言绝句仍以其独特的艺术魅力和文化价值，深受喜爱，展现出中华语言文学的精致与深远。

现代职场与七言绝句，表面上看似风马牛不相及——一个是快节奏、高效率、目标导向的现实空间，一个是讲究韵律、含蓄表达、意境悠远的古典诗体。但当我们深入思考，会发现二者之间其实有不少奇妙的结合点，甚至能在碰撞中激发新的思维方式和表达美学。

七言绝句对语言精炼与节奏美的追求，恰与现代职场对“有效沟通”的需求形成某种契合。在职场中，如何在有限时间和篇幅内准确表达想法、传递情绪，是一项关键能力。而七言绝句正是一种在极短篇幅中传达完整情感和思想的练习，它训练人如何“言简意赅而不失深度”，提升表达的密度与张力。比如，将一份祝贺、鼓励、总结甚至职场哲思浓缩为四句七言诗，既有文化韵味，又具独特记忆点。在快节奏、压力大的职场环境中，七言绝句也提供了一种古典减压与精神调适的方式。通过写作或阅读绝句，人们得以在碎片时间中进入一种沉静、审美、内省的状态，这种转化本身就具有心理疗愈的效果。许多现代职场人士将诗词写作作为下班后的修养方式，以此平衡内外、重拾自我。

七言绝句中的结构美也能启发职场写作与项目表达的构思美。绝句常以“起—承—转—合”的四步推进逻辑展开，这与职场中做汇报、讲方案、讲故事的结构非常类似。掌握好“开场引入—背景铺垫—亮点突转—总结升华”的节奏，正是高效表达的核心能力之一，现在奉上十首七言绝句与君共赏。

其一｜《绩效之影》

排名榜前昼夜忙，工时虽长绩效光。

往返公司刷虚影，迟到早退扣分殇。

其二｜《义务加班》

两时义务烙无痕，廿日调休纸上温。

莫问薪资添几许，忽传绩效砍半份。

其三｜《改进标签》

待改进章烙脊梁，三更打卡续更忙。

绿箩黄叶扣分急，需求延期罚单长。

其四｜《画饼人生》

卤肉卷飞画饼空，房补车贴总成空。

年年竞逐勤勉榜，换得薪灰烬北风。

其五｜《奋斗注解》

铁闸森森锁玉墀，寅时星斗未沉西。

谁言奋斗能升米？唯见领导俸禄涨。

其六｜《出差图鉴》

自备床席宿厂房，四人间里锈霉墙。

出差犹似充军苦，却道降本英雄章。

其七｜《核心项目》

神匠之目初雕成，卸磨屠刀向匠人。

四十五天无昼夜，春归裁尽未休兵。

其八｜《龙虎夜单》

更残犹未熄灯烟，龙虎榜前竞比肩。

忽报薪单裁半纸，空悬冷月照无眠。“

其九｜《处罚条例》

屏前抓拍判刑条，工位森森似狱牢。

莫问加班钱几许，罚单如雪漫天飘。

其十｜《会中灰烬》

夜会连开烛影昏，分秒必争填工时。

忽闻绩效新规降，血汗成灰碾作尘。

整体来看，七言绝句不仅是古人传情达意的方式，也可以成为现代职场中提升表达力、审美力和精神韧性的一种独特工具。在古典与当代的融合中，我们看到的不是脱节，而是文化传承与场景创新的生动对话。

在教育数字化转型的背景下，如何高效备课、精准教学、提升课堂质量，成为教师日常工作的重要课题。IMA知识库工具，以AI为核心驱动力，为教师提供从备课到答疑全链条的智能支持，真正实现“资源活起来、教学动起来”。

一、课件产出与备课优化：把备课时间用在“刀刃”上

教师只需上传教材、教案或课件文件（支持PDF、Word、PPT等格式），IMA便可自动提取章节重点，通过「总结内容」或「生成脑图」功能，迅速梳理知识框架。例如，一份物理实验报告上传后，即可生成思维导图，清晰展现实验步骤和注意事项。

借助「智能写作」功能，教师只需输入教学主题（如“初中几何教案”），IMA便能结合知识库中的范例，一键生成教案初稿，教师可在此基础上进行细节优化，节省备课时间，提高内容质量。

二、共享知识库：协同教学，不做“信息孤岛”

IMA鼓励教师间的知识共享与协作。通过创建学科共享知识库（如“高一数学组”），教师可上传标准化课件与题库资源，其他成员可按需下载、修改，避免重复劳动。同时，支持#标签分类（如#立体几何、#函数图像），便于后续快速检索。

不论是在办公室电脑前，还是利用碎片时间用手机查看资料，IMA都能通过PC端、移动端、小程序实现跨设备同步，保障教师随时随地查阅、编辑资料。

三、材料阅读与知识管理：信息再多也不怕

教学内容日益丰富，如何高效吸收优质资料？IMA的「问问ima」速读功能可以帮助教师在5分钟内提炼5000字教学文章精要，大幅提升阅读效率。即使是英文期刊，也能自动翻译并输出摘要，让外文资料不再是障碍。

课堂教学中，教师还可记录反思或学生反馈，通过“/”快捷指令唤出AI工具，扩写内容或快速生成整理表格（如薄弱知识点分布），将零散记录转化为可追溯的教学资产。

四、智能答疑与个性化教学反馈：让学生的问题被“看见”

通过将常见问题（如考试范围、作业格式）录入共享知识库，学生可直接在班级公众号中使用IMA客服进行24小时提问，系统根据库中内容精准生成答案。例如，学生询问“作文评分标准”，IMA即可回复评分细则并附带范文。

更强大的功能在于：教师拍照上传学生试卷后，IMA自动分析错因并归类知识点（如“二次函数理解不足”），进而推荐同类题型，实现个性化的巩固训练。

场景示例：用IMA协作完成一次完整备课

以“初三化学酸碱盐”单元为例，备课组长创建共享库并上传历年课件和实验视频，同时设置标签#复分解反应。张老师使用「生成脑图」功能提炼核心反应方程式并插入教案；李老师保存外文权威资料至知识库，并利用速读工具提炼内容；学生提问“如何区分氯化钠和碳酸钠”，IMA调出对应实验动画与讲解，教学内容实现闭环。

当然可以，我们将接着已有内容，从第五点继续往下整理，采用段落式输出，延续清晰的逻辑结构与实用性表达，适合教师群体在微信平台发布或内部培训使用。

五、教师专属场景实践

IMA不仅是一个资料整理和写作的工具，更是在具体教学环节中发挥价值的“全场景助手”。以下是几个典型的教师使用场景：

集体备课更加高效统一：以「学科组知识库」为协作平台，团队成员可上传教材分析、课件范式与课堂案例。其他教师可基于共享内容进行个性化修改，既保证教学质量统一，又减少重复劳动。例如某校高一语文组通过IMA共享库统一“议论文写作”模块模板，教师各自优化细节即可完成教案设计。

学生自助答疑，打造智能问答体系：教师可将教学大纲、政策文件、常见问题（如考试范围、作业格式）整理进知识库，并通过班级公众号菜单栏接入IMA小程序。学生可24小时自助查询，减轻教师重复答疑负担，同时保障答复内容准确、规范。

教学复盘闭环，推动持续优化：课堂后教师可通过「笔记」模块记录学生常见错误、课堂反馈与教学灵感，并一键同步至知识库，形成可复用的教学素材。同时，AI可基于笔记内容生成教学改进建议，辅助下一轮备课。例如，某教师记录“光合作用”板书不清导致学生误解，IMA分析笔记内容后建议插入概念图+流程图作为改进方案。

六、数据安全与操作建议

在日常使用中，教师也需注意个人数据和团队协作的管理，确保内容安全和规范地使用。

权限灵活控制，保护隐私资料：所有上传文件与创建笔记均可设置为公开、团队可见或个人私密。尤其对于含有学生信息、教学反思等内容，建议设置为“仅本人可见”，同时避免存储扫描件或图片类大文件，以节省空间。

合理规划知识结构，便于后期调用：建议使用多级文件夹结构+标签分类组合策略。例如按“学段/学科/主题”进行文件夹命名，并添加标签如#必修一 #实验设计，能大幅提高检索效率。配合AI搜索功能，调用资源可实现“秒级”响应。

定期清理无效内容，保持知识库轻盈有序：每学期结束后，可组织学科组共同清理旧课件、重复文件、过时链接，保持知识库高效运转。同时将高频使用资料设为“收藏”或置顶，方便快速调用。

七、总结：打造教师的“智慧大脑”，开启全新教学工作流

IMA的真正价值，不只是提升某一环节的效率，而在于它帮助教师构建了一套完整的知识管理与教学支持系统。通过“材料收集→内容整理→课堂应用→复盘优化”的闭环循环，教师不再面对碎片信息焦虑，而是拥有一个持续进化、共同成长的知识生态。特别是IMA与微信生态的无缝衔接——公众号文章一键入库、小程序碎片使用、聊天文件自动归档——极大降低了工具学习成本，使它真正成为教师每天都会使用的“数字工作台”。在这个AI与教育深度融合的时代，掌握IMA，意味着掌握了新时代高效教学的钥匙。

小贴士：使用IMA需注意

• 隐私设置：可控制共享库查看权限，重要或敏感文件建议设为“私密”。
• 空间管理：30G云存储容量建议优先用于文本资料（PDF/Word），扫描件尽量压缩，定期清理无效内容。

让AI成为教师的“第二大脑”

IMA不仅是一个知识管理平台，更是教师的得力助手。通过它，教师可将精力聚焦于教学本身与学生互动上，释放更多创造力与热情。未来教育，不是取代老师，而是让技术帮助老师更好地发挥主观能动性。

还在重复造轮子？现在就试试IMA，让教学高效起来！

在人工智能飞速发展的今天，智能体（Agent）无疑是技术前沿的重要组成部分。从个人生活助手到企业智能客服，智能体的应用已经逐步渗透到我们日常工作的方方面面。这本《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》无疑为开发者、技术爱好者和学术研究者提供了一个系统的框架，不仅帮助我们理解智能体的内涵，更提供了从基础到高级的开发技巧与实用案例，是一本不可多得的理论与实践相结合的优秀书籍。

智能体的深远意义

首先，我们不妨从智能体的定义谈起。智能体（Agent）是一种能够自主进行感知、决策和执行任务的系统。无论是在个人层面的虚拟助手，还是在企业层面的自动化服务，智能体都已经成为智能化转型的重要推动力。在个人生活中，AI Agent扮演着无处不在的角色，如语音助手Siri、Alexa，它们能够理解语音命令，执行任务，甚至提供个性化推荐。而在企业层面，智能体同样是企业提升工作效率、降低运营成本的重要工具。例如，企业级智能客服可以通过自动化的方式解答客户咨询，节省了大量人力资源，提高了服务效率。

随着大模型（LLM）的兴起，智能体的能力得到了前所未有的增强。大语言模型赋予了智能体强大的自然语言理解与生成能力，使其能够更精准、更灵活地与用户进行多轮对话，并有效地处理复杂的任务。与此同时，智能体与API、数据库的深度集成，使其可以访问并处理海量的数据，快速响应用户需求。

《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》概览

《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》以深入浅出的方式，从智能体的基础理论出发，逐步引导读者进入智能体开发的世界。全书共分为三个部分，涵盖了智能体的基础原理、开发工具与技术框架、应用案例以及高阶开发技巧，内容丰富而详尽。

第1部分：初见智能体

在第一部分的前几章中，作者首先清晰地定义了智能体的概念，探讨了智能体的核心组件与架构，以及智能体如何与大语言模型（LLM）结合。这一部分的重点在于帮助读者全面理解智能体的工作原理，并掌握智能体的开发流程。通过对智能体类型的介绍，我们得以窥见智能体在各个行业中的广泛应用，尤其是大语言模型赋能智能体的强大能力，带来了更高效的任务自动化和更智能的决策支持。

第2部分：智能体基础应用开发

第二部分的内容主要通过实际的应用案例，帮助读者理解智能体在实际开发中的实现过程。比如，在出行订票系统和智能翻译系统的开发中，作者详细阐述了如何利用LangChain等技术框架构建一个多任务的智能体模型，以及如何处理复杂的多语言、多轮对话场景。通过这些实际案例的剖析，读者不仅能掌握智能体开发的基础，还能获得实际的编程技巧与开发经验。

第3部分：智能体深度开发

第三部分深入探讨了智能体在实际应用中的深度开发技巧。从智能邮件助理到智能面试助手，书中通过具体的功能设计与技术实现，展示了如何构建一个高效的智能体，帮助读者了解如何在智能体中集成LLM、如何优化多轮对话管理、如何进行个性化推送等复杂的应用场景。特别是对于智能体个性化学习与优化的探讨，提供了更高阶的开发技术，帮助开发者在实际工作中提升智能体的智能化水平。

人工智能对生活与工作的重塑

从本书的内容中，我们不难看出，AI Agent的开发不仅仅是为了实现单一任务的自动化，更是在构建一个全面、智能、高效的服务体系。无论是个人日常的智能助手，还是企业后台的自动化决策系统，AI Agent都能通过无缝连接与多任务处理，解放人力，提升效率，推动各行各业的智能化转型。

AI Agent的核心意义，在于其能够解构复杂任务，自动学习与适应用户需求，从而不断提升服务质量。通过自然语言处理、情感分析、行为预测等技术，智能体能够形成个性化、精准的服务方案，满足不同用户的需求。例如，智能面试助手能够通过简历分析与行为数据，自动评估候选人，提供更加客观的面试评价；智能客服则可以在电商平台中自动解答用户咨询，大幅降低人工成本的同时提升客户满意度。

总结

总体来说，《AI Agent开发与应用：基于大模型的智能体构建》不仅为开发者提供了完整的技术框架和实用的开发方法，还深入探讨了AI Agent在实际生活和工作中的应用场景。作者凌峰博士凭借其扎实的学术背景和丰富的开发经验，将这本书写得既富有理论深度，又紧密结合实践，为读者提供了全面的学习指南。

对于那些希望深入了解人工智能、特别是智能体开发的人来说，这本书无疑是一本宝贵的参考资料。它不仅是技术开发者的必读书籍，更适合那些想要进入AI应用领域，尤其是大模型应用的开发人员和研究者。通过本书的学习，读者不仅能掌握AI Agent的基础理论和应用技术，还能拓宽视野，掌握智能体在各行各业中的深度应用，助力实现数字化转型的愿景。

这本书的出版，标志着人工智能技术，尤其是智能体技术的进一步普及与深入，也为未来AI Agent的开发提供了丰富的思想启迪与实践经验，是一本值得反复阅读与实践的好书。

在人工智能的浪潮中，生成式模型已经从学术研究进入到实际应用的领域。而在这其中，检索增强生成（RAG）技术作为一种创新性的突破性方法，正在逐步改变我们对信息获取与内容生成的理解。对于开发者、数据科学家以及所有致力于人工智能应用开发的人来说，《大模型RAG应用开发：构建智能生成系统》是一本不可或缺的宝贵资源，它不仅深入浅出地解读了 RAG 技术的核心概念、工作原理，还通过细致的案例展示了如何将这一技术应用于各个行业，为智能生成系统的构建提供了丰富的实践指导。

RAG：智能生成的前沿之路

在深入了解这本书之前，我们首先需要清楚什么是 RAG 技术。RAG，全称“Retrieval-Augmented Generation”，是将传统生成模型与信息检索技术结合的一种新型架构。与传统的纯生成式模型不同，RAG通过检索与生成的协同工作，不仅能够提高生成内容的质量，还能在处理实时、动态的信息时展现出巨大的优势。通过检索相关的外部知识，RAG系统能够在生成内容时引入最新、最相关的上下文信息，极大提升生成模型的实际应用能力。

在传统的生成式AI中，模型主要依赖于预训练时学习到的知识。然而，随着数据的迅速变化和信息的不断更新，预训练模型的固有局限性显而易见。RAG的出现，正是对这一瓶颈的有效突破。通过集成检索模块，RAG不仅能够查询外部知识库，还能根据实时需求生成更为精确和符合时效性的内容，避免了传统生成模型无法处理最新信息的局限。

知识库的重要性

无论是个人知识库还是企业知识库，它们在RAG系统中都占据着至关重要的位置。在 RAG 的应用场景中，知识库不仅是信息检索的源泉，更是生成内容质量的保障。个人知识库可以帮助用户通过简洁、智能的方式快速获取自己曾经积累的知识，而企业知识库则通过整合全公司范围内的文档、报告、邮件等内容，为企业决策者提供可靠的信息支持，帮助企业提高工作效率。

对于开发者而言，理解和构建一个高效的知识库是开发RAG应用系统的基石。书中对如何构建与优化向量数据库进行了深入的阐述，特别是在数据向量化与FAISS开发方面，提供了极为详细的步骤与技术细节。从数据清洗、向量化到向量检索的实现，每一步都紧密结合RAG应用中的实际需求。这些内容不仅帮助读者更好地理解向量数据库的构建过程，还为那些需要进行大规模数据处理与检索的应用开发提供了宝贵的经验与方法。

书籍内容的深入解读

《大模型RAG应用开发：构建智能生成系统》一书的第一大亮点，就是其系统全面地讲解了RAG技术的开发流程。书中的第1至第3章，重点介绍了RAG开发的基础内容，包括 Python 开发环境的搭建、Faiss 常用工具与模块的使用以及智能体的基本概念。对于初学者来说，这些内容可以帮助他们从零开始建立 RAG 系统的基本框架，理解其背后的技术原理。

而从第4章开始，书籍进入了 RAG 应用的具体开发过程。如何构建高效的检索增强模型，如何在开发中引入 FAISS 和 Transformer 等工具，以及如何优化检索结果以提高生成内容的准确性和一致性，这些细致的步骤和技术详解无疑为开发者提供了极大的帮助。特别是在第9至第11章，书中通过企业文档问答系统、医疗文献检索系统和法律法规查询助手等实际案例，让读者能够深入理解 RAG 技术在不同领域的具体应用，为今后的开发与实践提供了极为宝贵的参考。

对行业的深远影响

随着大模型的不断演进，RAG 技术的应用场景也在不断扩展。从企业内部知识管理，到医疗、法律等专业领域的智能辅助，RAG 系统正在成为一种新的行业标准。在医疗文献检索系统的开发过程中，RAG 不仅帮助医生更快地获取准确的医学文献，还通过生成模块提供精确的答案，节省了大量的查询和信息处理时间；在法律法规查询助手的开发中，RAG 通过对法规文本的向量化处理，帮助用户快速查找到相关法规条款，并结合上下文生成具有法律效力的解释，极大提升了法律工作者的工作效率。

随着大模型和 RAG 技术的不断普及，未来更多行业可能会在知识检索与生成内容的结合上产生革命性的变化。RAG不仅能帮助企业高效管理知识库，还能实现实时信息检索与智能内容生成，为企业提供精准、及时的决策支持。

总结

《大模型 RAG 应用开发：构建智能生成系统》是一本既具备理论深度，又具备实践操作性的技术书籍。它不仅详细讲解了 RAG 技术的基础概念和开发流程，还通过丰富的案例和具体的技术实现，帮助读者深入理解RAG 在各行各业中的应用价值。对于 RAG 技术初学者、大模型研发人员，以及数据分析和挖掘工程师等读者来说，这本书无疑是一本不可多得的指导书。

无论是在个人知识库的建设，还是在企业级智能生成系统的开发中，RAG 技术都展示了其巨大的潜力。随着 AI 技术的快速发展，未来的应用场景将更加广泛，RAG 将继续为智能生成和知识检索的结合开辟新的天地，而这本书，则为我们提供了走向这一未来的最强指南。

在一些现代职场中，员工除了日常工作任务，还要面对各种各样的考试，频繁的考试或者考核似乎成为了一种常态。这些考试与实际工作有时毫无关联，却被作为绩效、晋升的考量标准，给员工带来极大的压力和困扰。

1. 频繁的考试，谁来关注真正的工作效率？

在一些公司，考试成为了员工生活中不可避免的一部分。每个季度，员工都需要接受绩效评估，等级评定直接影响晋升、薪资调整、奖励和股权激励。然而，这一过程并没有真正关注员工的实际工作成果，反而变成了“筛选”工具——每个季度都要有一定比例（10%-20%）的员工被强制评为 C 档，这给很多员工带来了巨大的心理负担。

除了常规的季度或年度考核之外，员工还有面临各种专业技能考试，包括 LeetCode 算法考试、基础知识考试、以及各种各样的企业规章制度考试、审查员考试等，但这些内容与实际工作并没有直接关联。这些考试要求严格，很多员工也认为这是浪费时间。而且考试一般都会选择在下班之后或者周末才开展，频繁占用员工的下班时间和周末时间。频繁的考试和突击测试，只会让员工在压力中迷失方向，真正影响工作的质量和效率。

想象一下，作为一名硬件工程师，平时忙着调试设备、优化设计、解决技术难题，突然被告知要去参加一场物理竞赛，成绩不合格就扣绩效；又比如，作为一名项目经理，每天忙得不可开交，却要花几小时去应对一场与项目无关的算法大考。这些考试，不仅与实际工作毫不相关，反而成为了工作的绊脚石。员工不再是根据工作表现和能力来衡量价值，而是通过考试成绩这一荒谬的标准来评判。

更有意思的是，这些考试的目的似乎更像是为了降本增效，通过成绩来筛选出不合格的员工，然后将其优化。员工在职场中的存在感，竟然就等同于考试这一个冰冷的数字，而非他们实际的工作成果和价值。这种用考试来筛选人才的方式，恐怕连正常企业的人事部老师傅都会大喊：“这就像用眼睛去听音乐，纯粹是自寻烦恼。”

2. 形式主义与效率的悖论

有的员工反映，频繁的考试占用了他们大量的工作时间，然而最终的效果却令人失望。原本可以用来提升研发效率的时间，反而被浪费在填写离线表格、准备各种考试等形式主义的工作上。整个流程冗长且低效，很多员工表示，工作中的创新性和解决问题的能力，反而被这种高压环境和考试文化所抑制。员工的创造力与灵活性被淹没在一张张 Excel 表格和考试试卷中。

考试成为了职场中的内卷工具，无论你有多么出色的能力，都可能因为一场毫无意义的考试而被扣绩效、被评为 C 档，进而影响个人职业发展。这种现象不仅让员工感到沮丧，也让整个工作氛围变得压抑，无法真正激发出团队的创新潜力。

3. 新员工的职场困境：一场无休止的优化

对于刚刚进入职场的新员工来说，频繁的考试无疑是一种巨大的压力。许多新人因为不熟悉流程，或者没有强大的支持后盾，很容易被评为 C 档，这直接影响他们在公司内部的职业成长和未来发展。更为糟糕的是，一些员工反映，离职时他们被强行要求背负多个 C 档指标，这给员工造成了很大的心理负担。

这样的高压管理体系下，员工的心态往往会变得焦虑和压抑，尤其是当考试和考核成为“背锅”的工具时。员工往往无法从真正的工作任务中找到成就感和归属感，反而更多的是在无尽的考试和考核中挣扎。

4. 高压管理与末位淘汰

这种过度的考试文化背后，隐藏的是一种末位淘汰的高压管理机制。为了降本增效，公司通过频繁的考试筛选出不胜任工作的员工，利用考试作为淘汰的依据。即便员工努力工作，假设没有通过某些考试，依然可能面临晋升困难、薪资调整不公等问题。员工的价值与工时直接挂钩，加班与绩效成为了衡量一个员工价值的唯一标准，最终在公司的工作时长成了员工唯一能证明自己存在的标志。

然而，真正的工作成果和贡献往往难以量化，员工的创新能力、团队协作等软实力反而得不到应有的重视和肯定。

5. 结语：打破职场考试文化，重视员工的实际价值

频繁的考试、强制的绩效评定以及高压的管理环境，已经让许多员工感到身心疲惫。如果我们继续沿用这种形式主义的管理方式，不仅会影响员工的积极性，也会使得公司的长远发展受到阻碍。真正的企业管理应该关注员工的成长与发展，重视员工的创新与贡献，而不是通过层层的考试与考核来压榨他们的时间和精力。

对于那些正在面临这种考试文化的职场人士，如何平衡工作和个人生活，如何在压力中寻找到自己的职业方向，已经成为了一个值得深思的问题。在这样一种充满内卷和压力的环境中，我们是否能反思并推动更为人性化、注重实际工作成果的管理模式？

真正的职场应该是一个不断学习、发展和挑战自我的过程，而不是一个让人不断参加无意义考试的学校。当考试成为衡量员工的一个标准时，最终受伤的，除了那些被淹没在层层考卷下的员工，还有企业的创新力与市场竞争力。

内容纯属虚构，如有雷同纯属巧合！

近年来，有的企业吸引了大量优秀的应届毕业生。然而，在入职后，不少新员工却发现自己陷入了各种职场陷阱，这些问题不仅影响了应届生新人的职业发展，也让他们的心态逐渐崩溃。本文将根据网络上的一些反馈（应该有真有假），逐一列举应届生在入职、工作及离职过程中可能会遇到的坑点，并提供可以参考的解决方案，帮助即将入职的应届生避开这些问题。

一、入职阶段：岗位与招聘画饼

坑点1：岗位随机分配，专业与岗位不匹配

很多应届生入职时，发现自己被分配到与专业完全不符的岗位，或者被分配到与面试沟通的完全不同的岗位。常见的案例有计算机专业被安排去做电路工作，材料专业做电路，硬件专业做软件，甚至机械专业从事采购工作。这种岗位与专业不匹配、与面试沟通内容不符的情况，导致员工的职业发展受到限制，也会让员工自己感到困惑。明明是做 A 方向的，招聘的岗位描述也是做 A 方向的，结果进来之后却是做 B 方向。还有一些套路是用数据分析、大模型或者 AI 算法开发等头衔把应届生招聘进来，等人来了之后却让他们做一些完全无关的其他事情，至于 AI 或者大模型则是完全见不到踪影。

解决方案：
建议应届生在入职前明确自己对岗位的期望，提前了解岗位职责，并与HR沟通确认岗位匹配度。如果岗位不合适，可以尝试在入职后争取团队内部的调动或岗位调整。但是有的公司是不允许员工跨大团队转岗的，这一点需要了解清楚。应届生入职的时候如果提出转岗，可能就会出现试用期无法通过的情况。如果能够接受当前团队，可以尽量去适应当前团队的工作；如果实在是无法接受，那就只有做好随时离开的准备了。毕竟应届生的身份比较宝贵，一旦丢失了就不是应届生了。

如果短期内无法调岗，员工可以通过制定个人发展规划，提升自己在现有岗位上的能力。例如，可以通过 AI、在线课程、专业书籍或行业培训提升与岗位相关的技能。这不仅能帮助应对岗位不匹配的困境，也能为未来转岗或晋升积累更多的资源和经验。

坑点2：招聘标准虚高，但面试随意

一些企业的招聘宣称要求某某学校的（例如 Top 2、985、211、双一流等），但实际招收的门槛远低于预期。也会有面试候选人在网络上，面试过程主要询问个人的身高体重、个人家庭情况、是否独生子女、父母是否有养老金、是否有大城市的户口、是否有男女朋友、成绩怎么样，四六级是否通过等问题。至于专业上的问题则是问得少之又少。

解决方案：
应届生在选择公司时，不仅要看招聘信息，还要通过背调了解公司文化和招聘的实际流程。面试时应保持警觉，尽量避免进入某些随意且不专业的招聘流程，同时了解公司是否真正看重员工的能力与潜力。如果在面试中遇到不符合职业伦理的提问（如体重、身高、家庭状况等），可以礼貌而坚定地表示不愿回答这些问题，同时引导面试官关注与职位相关的专业能力、工作经验和未来的职业规划。如果公司面试过程中的问题让候选人感觉不适或不专业，这可能是公司文化的一部分，应结合自己的价值观来考虑是否继续考虑该公司。

如果在面试的时候，面试官没有问任何专业方面的问题，请提高警惕。这说明该岗位当前还没有相关的员工，应届生则是作为第一个被招聘进来的人，进来之后极有可能会让做其他无关的事情。若发现面试主要围绕个人隐私或与岗位职责无关的问题，应提前做好应对准备，并合理引导面试话题至自己的专业优势。

面试结束后，员工可以根据面试过程中观察到的情况，评估公司的文化是否符合自己的预期。例如，若公司面试过程中对专业技能的关注较少，更多强调个人背景、外貌等非专业因素，那么公司的人力资源管理可能存在问题，员工可以根据自己的需求决定是否继续考虑这家公司。

坑点3：入职培训内容空洞

在某些公司内部新员工表示，入职培训内容空洞，培训期间基本上是一些绪论课式的讲座，除了灌输企业文化外，没有任何实质性技能提升。长期下来，有员工形容公司为“温水煮青蛙”，错过了黄金求职期之后，以后想跳槽也难。

解决方案：
建议应届生要利用培训期了解公司各部门及岗位的实际工作内容，主动与其他应届生员工沟通，及时了解工作中的真实问题，避免在入职后感到迷茫。如果在入职培训的时候，发现企业并给不出专业的培养方案，而是只会宣传一些企业文化，同时企业内部的文档建设非常差，那么说明该公司恐怕是没有培养经验的。这种情况下，应届生们最好要有非常强的自学意识和自学能力，不要忘了在学校所学的科研精神。努力在上班的工作之余抽空学习，在下班的整段时间内努力跟上业界最新知识，周末尽量少加班，而是把周末整块的时间用于学习技术。如果自己不清楚该如何学习，不如使用 DeepSeek 或者 IMA 这样的工具，让 AI 来给自己量身定做学习方案和路径，说不定比培训老师给的方案还要靠谱。

二、工作阶段：加班文化与管理混乱

坑点4：加班文化严重，强制无偿加班

应届生在工作时，普遍面临强制无偿加班的问题。工作日加班无加班费，周末加班则仅能换取调休，而领导却要求增加工时时长，甚至有人因为按时下班而被批评。

解决方案：
员工应当在入职前就明确了解公司的加班政策，入职前与HR就加班问题达成一致，并及时与面试官沟通，表达自己对加班的态度。但面试官和 HR 在这个时候有可能由于各种原因而不会说实话。这种时候可以在社交媒体上尽快了解各种各样的信息并进行判断。如果应届生入职之后发现加班情况过于严重，应考虑寻找更合理的工作环境，毕竟凭借一己之力想要改变整个团队是非常困难的，在整个大环境下只能够随波逐流而没有太好的办法。但是有的公司只是考核打卡时间，毕竟也没有加班费和调休，这种情况下可以操作的空间就比较多了，如果只是需要增加工作时长的话，相信大家都能够找到一些办法来增加工时的。

坑点5：绩效考核随意，扣分理由荒谬

有员工反馈称，入职后绩效考核标准非常模糊，因为一些奇怪的规则就会被扣工资和绩效。而且每季度公司要求硬性评选一定比例的C档员工，应届生通常会成为背锅侠。

解决方案：
员工应在入职时主动了解公司的绩效考核体系，并确保各项指标明确。如果遇到绩效考核不公的情况，可以尝试通过合理途径（公司一般都会有举报、投诉等渠道）反映问题，必要时寻求法律帮助。从入职的时候，就要学会保护自己。除了让自己努力之外，还要避免自己成为背锅侠。常见的给差绩效的理由有很多，例如奋斗程度不够、加班时长不够多、代码行数产出不够、其他员工都比你优秀等理由，至于你专业上的问题，则无法给出任何指导性的意见的。如果遇到了这种情况，需要判断这是临时的还是长期的，如果只是临时的，那可能问题也不大，但如果是长期的，那就要考虑及时止损的问题了。

建议建立清晰的文档记录和沟通记录，避免自己成为“替罪羊”。如果发现其他同事的产出明显不如自己，而且他们是 A 档，自己是 C 档的时候，需要提前收集充足的证据，必要的时候直接通过举报或者投诉的方式来解决问题。入职后要定期与上级沟通，确保自己的工作得到相应的认可，同时需要时刻观察上级的态度。当然了，也有可能出现上级死活不认可应届生的时候，这种时候应届生需要判断是否真正是自己的问题。如果是自己的问题就及时改进，如果不是自己的问题就及时跑路吧。

坑点6：管理混乱，责任推诿

在工作过程中，有时会遇到流程低效、部门间沟通不畅的情况，甚至会发生责任转嫁的情况。设计出现问题，可能会被要求其他部门承担；出现故障，则需要员工自己证明不是生产责任。而且常见到的情况就是，明明输出了会议纪要，但总有团队会想方设法地推翻会议纪要重新来过。

解决方案：
员工在工作中应尽量保持良好的沟通，确保项目中的每个环节都能明晰责任分工，必要的时候拉上领导参与会议的讨论，避免单方面的沟通导致信息缺失。应届生应在工作中养成留痕意识，包括保存邮件记录、保留聊天记录、会议纪要回执、甚至保留会议的开会视频内容等。针对每一项任务，务必确认明确的“输入-输出-责任人”三要素。如果自己参与或主持会议，应主动在会议后第一时间发送纪要，明晰各方职责，并要求相关参与人“已阅”或“确认”。在跨部门沟通用书面方式为主，尽量避免纯口头指令，尤其是涉及到需求变更、流程调整或突发事件责任时，要将沟通内容同步至邮件或OA系统中备案。当初始需求存在模糊地带或协调阻力时，应提早指出风险点并上报给直属领导，以建立合理预期，避免日后被动背锅。

三、福利待遇：薪资陷阱

坑点7：薪资与福利存在隐性差距

通常情况下，合同中只写了底薪，至于补贴、绩效、奖金和年终奖等内容并未明确写入合同，导致实际收入浮动较大，甚至有可能只有底薪的情况。另外，不同学校背景的员工待遇也存在差异。极端情况下，部分员工甚至没有补贴和绩效。

解决方案：
应届生在入职时务必对薪资结构进行详细了解，并要求与HR明确薪资、奖金及绩效考核标准，虽然 HR 也有可能会模棱两可的给出回答甚至高度画饼充饥。需要以身边同级别同岗位员工为参照，可通过社交平台（如脉脉、小红书、知乎等）收集同一公司的员工反馈，交叉验证福利真实性。入职后持续记录实际收入组成，每月记录到账金额和工资条内容，便于年终对账及对比，必要时用于申诉或维权。如住宿安排、餐补报销、节假日礼品等涉及物资或报销类福利，应注意留存照片、发放通知等证明资料。

坑点8：离职流程复杂，工资拖欠

有员工反映，离职时公司要求每周三办理，离职证明需由在职同事代办。员工的工资往往存在少算补贴、需要反复申诉的情况。

解决方案：
在入职时就要对离职流程进行了解，并留存相关证据。如果离职时遇到拖延或工资问题，应积极维护自己的权益，必要时寻求帮助。入职即了解离职流程，建议在入职初期通过员工手册、HR咨询或内部系统了解公司的完整离职流程及注意事项，并保存相关规定截图。临近离职前备份全部关键资料，包括劳动合同、考勤记录、绩效通知、工资条、年终奖承诺邮件等，以备维权时作为依据。离职流程用书面方式确认节点，每一步提交流程应有确认回执（如邮件确认、OA流转截图），避免后续公司否认接收材料或延迟流程。主动核对工资清单并申请书面工资结算单，与HR对账每一项应发项，并确认最终到账时间。如发现少发，应尽快通过书面方式提出复核申请，并保留沟通证据。

总结建议

对于即将加入公司的应届生来说，必须做好充分的准备，明确自己的职业目标和预期。在入职前，务必了解公司的真实情况，做好背调，避免被画饼所迷惑。工作过程中要保持清晰的思路，尽量避免陷入加班文化、绩效考核陷阱等问题。同时，要随时保持警觉，确保自己的权益不受侵害。如果离职时遇到麻烦，应尽早处理并争取自身利益。职场上每一位应届生都要做好心理准备，接受挑战的同时，也要为自己的未来争取更好的职业生涯！

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1. ChatTS概述

ChatTS: Aligning Time Series with LLMs via Synthetic Data for Enhanced Understanding and Reasoning 这篇文章是清华大学、字节跳动与必示科技三方共同创作而成。

在实际的工作中，时间序列在运维领域中占据着非常重要的地位，尤其是近些年大语言模型（LLM）的发展，极大地推动了时间序列这一领域的发展。这篇论文介绍了一个叫做ChatTS的模型，它是专为时间序列分析设计的新型多模态大语言模型（MLLMs）。为缓解训练数据稀缺问题，作者们提出基于属性的合成时间序列生成方法，可自动生成具有详细属性描述的时序数据。同时，作者们创新性地提出时间序列演化式指令生成方法（Time Series Evol-Instruct），通过生成多样化时序问答对来增强模型的推理能力。ChatTS是首个以多元时间序列作为输入，并进行理解和推理的时间序列多模态大语言模型，且完全基于合成的数据集微调。作者们在包含真实数据的基准数据集上开展评估，涵盖6项对齐任务和4项推理任务。

实验结果表明，ChatTS在对齐任务中提升46.0%，在推理任务中提升25.8%，其代码的官方链接是： https://github.com/NetManAIOps/ChatTS，HuggingFace的官方链接是：https://huggingface.co/bytedance-research/ChatTS-14B/tree/main ，模型的权重都可以在HuggingFace上面直接下载并使用。

用一个实际的例子来说明这个情况，那就是用户可以针对某个KPI曲线进行提问，并咨询是否有其他曲线存在了波动，然后并提问根因，大语言模型（LLM）进行了回答。

从图2的描述来看，如果要将多条时间序列进行输入，其实可以至少有四种方法可以执行：

1. Text-Based：将多条时间序列整理成具体的数值，然后一次性输入给大模型进行分析和输出；
2. Agent-Based：不同的时间序列输入给不同的大模型，然后一次性汇总之后进行汇总大模型LLM的处理和输出；
3. Multimodal Vision-Based：将时间序列处理成图片信息，然后通过多模态大模型进行处理和分析，然后输出结果；
4. Multimodal TS-Based：将多条时间序列的数值直接输入大模型，开发一个Time Series Multimodal LLM并做输出。

ChatTS的亮点是将多维时间序列直接作为输入，然后进行推理和分析。目前是一个14B的模型，它是在QWen2.5-14B-Instruct的基础上进行微调的，其开源代码使用也很简单，可以参考下面的代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, AutoProcessor
import torch
import numpy as np

# Load the model, tokenizer and processor
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./ckpt", trust_remote_code=True, device_map=0, torch_dtype='float16')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./ckpt", trust_remote_code=True)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("./ckpt", trust_remote_code=True, tokenizer=tokenizer)
# Create time series and prompts
timeseries = np.sin(np.arange(256) / 10) * 5.0
# 构造异常的时间序列取值
timeseries[100:] -= 10.0
prompt = f"I have a time series length of 256: <ts><ts/>. Please analyze the local changes in this time series."
# Apply Chat Template
prompt = f"<|im_start|>system\nYou are a helpful assistant.<|im_end|><|im_start|>user\n{prompt}<|im_end|><|im_start|>assistant\n"
# Convert to tensor
inputs = processor(text=[prompt], timeseries=[timeseries], padding=True, return_tensors="pt")
# Move to GPU
inputs = {k: v.to(0) for k, v in inputs.items()}
# Model Generate
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)
print(tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs['input_ids'][0]):], skip_special_tokens=True))

如果是使用vLLM推理的话，可以参考这份代码：

import chatts.vllm.chatts_vllm
from vllm import LLM, SamplingParams
# Load the model
language_model = LLM(model="./ckpt", trust_remote_code=True, max_model_len=ctx_length, tensor_parallel_size=1, gpu_memory_utilization=0.95, limit_mm_per_prompt={"timeseries": 50})
# Create time series (np.ndarray) and prompts (chat_templated applied)
ts1, ts2 = ...
prompt = ...
# Model Inference
outputs = language_model.generate([{
      "prompt": prompt,
      "multi_modal_data": {"timeseries": [ts1, ts2]}
  }], sampling_params=SamplingParams(max_tokens=300))

2 ChatTS方法论

2.1 模块划分

从论文的介绍来看，ChatTS的数据模块大概可以分成以下几个情况：

1. Attribute Selector：属性选择器，主要用于精准的属性选择，方便生成满足这些属性的时间序列；属性包括趋势类（稳定趋势、上升趋势、下降趋势等），周期类（三角函数、正方形、无周期等），局部波动类，是否存在噪声等类别。
2. Attribute-Based Time Series Generator：基于属性的时间序列生成器，可以使用规则的方法进行生成；
3. Time Series Evol-Instruct：时间序列演化式指令，用于生成大量的、多样的、精准的时间序列，并且有相应的文本回答，属于一个（time series，text question-answer）的信息；
4. 模型设计（model design）：使用了多维时间序列作为数据的输入；
5. 模型训练（model training）：使用了监督微调（SFT，Supervised Fine-Tuning）的方法，在已有模型的基础上进行了微调；

整体的流程可以参考下图的方法：通过选择不同的属性，生成不同的样本数据，以及相应的问题和答案。

同样的，时间序列的相应指令可以参考下图：

2.2 模型微调

而在模型微调的时候，需要将时间序列和文本进行分别输入，按照一定的格式进行编码，其中包括对时间序列的解释，以及相应的问题和答案。

而ChatTS的样本训练大约是万这个量级，在现有模型的基础上即可微调出不错的结果。

ChatTS的训练可以在QWen2.5-14B-Instruct的基础上进行两阶段的微调，包括大尺度的微调训练（large-scale alignment training）和监督微调（SFT）。具体的问答案例可以参考图8的内容。

模态对齐训练阶段

在第一阶段，我们使用基于属性的合成时间序列数据进行大规模对齐训练，以建立大语言模型中文本与时序模态的初步对齐。此阶段使ChatTS能够有效实现文本描述与时序属性的语义映射。在模态对齐阶段，通过手工设计模板和LLM精炼构建了三个训练数据集：

• UTS（单变量时间序列）数据集 ：包含单变量时序基础属性描述任务（涵盖全局与局部属性分析）；
• MTS-Shape（多元形态）数据集 ：由具有全局趋势相关性的多元数据构成，旨在增强模型分析多元相关性的能力；
• MTS-Local（多元局部）数据集 ：包含局部波动相关的多元数据，重点提升模型对多元时序局部特征的分析能力；

鉴于多元时序（MTS）具有更复杂的特征组合，我们将MTS与UTS的训练数据规模设定为约2:1的比例（具体训练数据规模对模型性能的影响详见第4.5节的数据集扩展研究）。

监督微调阶段

在第二阶段，通过监督微调（SFT）开发模型执行复杂问答与推理任务的能力。该阶段主要使用两类训练数据：

• TSEvol生成数据集 ：通过时间序列演化式指令生成方法（Time Series Evol-Instruct）构建，用于增强模型对时序问题的问答推理能力；
• 指令遵循（IF）数据集 ：基于预定义模板构建，专门训练模型遵循特定响应格式；

对于TSEvol方法，我们使用对齐训练阶段的数据集配合LLM生成的问答对作为种子数据。通过联合训练，使多模态大语言模型能够精准响应时序领域查询，并强化其处理上下文驱动的复杂推理任务的能力。在模态对齐和监督微调阶段，我们通过系列数值任务系统提升ChatTS的数值分析能力，包括：极值识别、分段均值计算、局部特征提取（如尖峰位置/幅度）、季节性与趋势振幅分析、以及单点原始数值解析。实验结果中的数值评估指标验证了ChatTS在时序数值分析方面的卓越性能。

训练配置

• 数据格式：两阶段均采用问答对格式。在模态对齐阶段混入少量IF数据以缓解指令遵循能力退化；
• 防止过拟合策略：SFT阶段混30%对齐训练数据集；
• 时序长度覆盖：训练数据包含64-1024长度的时序序列，确保模型处理变长时序的能力；
• 训练框架：基于DeepSpeed和LLaMA-Factory [65]进行全参数监督微调，基础模型选用Qwen2.5-14B-Instruct；
• 推理环境：Qwen与ChatTS均采用DeepSpeed框架部署。

3 ChatTS评估方法

3.1 数据的评估

本节通过回答以下研究问题（research questions）全面评估ChatTS的性能：

• RQ1：ChatTS与时序数据的对齐效果如何？
• RQ2：ChatTS在时序推理任务中的表现如何？
• RQ3：基于属性的合成数据与TSEvol方法是否有效？
• RQ4：训练集规模如何影响模型性能？
• RQ5：ChatTS的时序模态设计是否真正发挥作用？
• RQ6：ChatTS的原生时序多模态能力是否优于代理型方法？

参照多模态大语言模型通用评估范式，我们将评估任务分为两类：

1. 对齐任务（验证文本-时序语义映射）：（1）单变量任务：趋势识别、季节性检测、噪声分析、局部波动分析（含分类与数值子任务）（2）多元任务：相关性分析、聚类分析（均为分类任务）
2. 推理任务（验证时序逻辑推演能力） （1）归纳推理：问答任务，对单/多元时序物理意义进行归纳总结（2）演绎推理：判断题（T/F），基于预设条件与单变量时序进行逻辑推演（3）因果推理：选择题，根据单变量时序选择最可能诱因（4）比较推理（MCQ2）：选择题，对比两组时序选择正确答案

评估指标可以使用相对准确率：

验证数据集采用以下数据：

从模型的数据效果来看，相对其他开源模型和API的使用结果来看，ChatTS都获得了不错的数据表现：

3.2 实战的评估

除了理论上的应用之外，ChatTS还可以用于各种实际的场景，例如形状与统计值分析：

可以进行数据库的失效分析：

还支持时间序列数据的细节分析：

4 ChatTS论文总结

针对时间序列理解与推理领域长期存在的跨模态数据稀缺难题，本文提出首个支持多元时序输入的多模态大语言模型ChatTS，开辟了基于合成数据的时序语义对齐新模式，核心贡献体现在三个维度：

1. 首创属性驱动的时序合成引擎，通过参数化建模生成兼具多样性和精确标注的时序-文本对，突破真实数据标注成本限制；
2. 开发时序演化式指令生成框架（TSEvol），融合属性组合推理与Evol-Instruct机制，构建出覆盖复杂推理场景的20.8万高质量QA对；
3. 建立多维度评估体系，在包含真实场景的跨领域数据集上验证模型性能，在时序对齐任务（F1=0.823）和因果推理任务（Acc=78.4%）上分别实现46.0%和25.8%的绝对性能提升，显著超越GPT-4o等基线模型。本研究不仅证实了合成数据在跨模态学习中的可行性，更为时序分析范式从传统特征工程向语义理解跃迁提供了技术基础设施，相关代码、模型及数据集已在GitHub开源。

这些成果验证了该方法在弥合时间序列数据与自然语言理解鸿沟方面的有效性。作者们已开源源代码、训练模型权重及评估数据集以供复现和后续研究：https://github.com/NetManAIOps/ChatTS。

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这句话是笔者在读博期间从一位朋友那里听来的，在不同的人生阶段，从大学到博士期间，再到工作阶段，我们常常被外部标准所左右，渴望获得长辈、导师和社会认同，以及相应的物质回报。但如果我们从内心的角度出发，或许可以发现，真正的幸福并不完全依赖于所谓的成功。

大学时期：探索自我与内心的幸福

大学时期是人生中最充满自由与探索的阶段之一，也是容错率最高的阶段之一。许多人将大学视为通向成功的跳板，这时候，外界常常把学生的成绩、学位、社交圈等指标作为衡量一个人是否成功的标准。大部分大学生可能会深陷这种外部的评判体系，拼命追求高分、加入各种社团、参加各种各样的实习、争取多种奖学金，为未来的就业和升学做足准备。

然而，大学时期如果只是纯粹为了成功而不断奋斗，我们可能会忽视了一些更深层次的东西，比如自我认知、提升自我的业务爱好、个人兴趣的培养、甚至人与人之间真诚的关系。很多时候，幸福并不是来自于课外活动的数量，也不是某个奖项的获得，更不是实习的个数，而是来自于对自己内心的探索，在大学期间找到自己真正喜欢做的事情，结交到那些心灵契合的朋友，和家人共享轻松的时光。

幸福的源泉：大学时期的真正幸福，往往来自于自我价值的确认和对未来的探索，而并非单纯的成绩和荣誉。

博士期间：追求知识与内心的满足

博士阶段通常被视为入门学术界的象征，是许多人梦寐以求的学位顶峰。然而，这一阶段的成功标准常常让人感到压力山大。在日常情况下，博士生通常要面临大量的助教工作、科研工作、实验失败总结、论文投稿被拒稿、导师的额外要求等复杂任务，在失败、成功与完成任务之间不断地反复挣扎。

很多人认为，博士学位意味着人生学历的巅峰，但实际情况是，博士生不仅要忍受学术孤独，还可能遇到学术不公、对科研成果的质疑、甚至在进入学术圈之后可能会遇到晋升瓶颈。若以外部的成功标准来看待博士生涯，我们可能忽视了这一过程中的内心成长和精神满足。

在这一过程中，如果作为博士生的我们能够更加注重学术本身的兴趣和对知识的热爱，而不是只关注是否发表了高影响力的文章或是否能找到一份高薪工作，幸福感的提升便从内在满足中悄然生长。在追求博士学位的过程中不仅仅是为了一纸学位，更多的是通过不断的探索和思考，获得自己对世界认知的拓宽，提升自我对某一个难题的解决能力和洞察力，苦思冥想之后得到答案所获得的快乐是无法用物质标准来衡量的。

幸福的源泉：博士期间的幸福往往来源于对知识和个人成长的热爱，而不是单纯的外部评价和成就。

工作期间：追求事业与个人平衡的幸福

进入职场后，社会对于成功的定义往往更加明确：高薪、职位、公司规模等因素成为衡量职场人士成功的主要标准。在这一阶段，许多人为了追求更好的公司、更好的职位、更高的薪资、更多的社会地位而拼命工作。为了获得这些物质上的利益，职场人士会时常加班、放弃个人时间，甚至牺牲家庭与朋友。

然而，这种追求外部成功的方式常常忽略了生活的真正意义。工作中的成就感确实很重要，但如果工作让我们感到抑郁、疲惫、焦虑，以至于失去生活中的乐趣和亲密关系，那么所谓的成功便可能变成一种负担，所谓的职位也有可能是昙花一现。很多人在职业生涯的顶峰时，却发现自己失去了内心的平静与满足，甚至产生了生活的空虚感。

相比之下，能够找到工作与生活平衡的职场人士，往往能更加享受其中的幸福。他们不只是追求职业的成功，而且还会抽时间关注生活的质量、家庭和朋友的关系以及自身的身心健康。除了能够完成工作目标，他们会花时间进行自我学习和充电、进行身心放松，享受休闲时光，保持内心的和谐与宁静。

幸福的源泉：职场中的幸福来源于对工作成就的认可，但更重要的是工作与生活的平衡，以及内心的平和与满足。

人生的成功与幸福

从大学到博士再到工作，每个阶段的成功都有其外部衡量标准，但真正的幸福往往来源于对内心的关注与满足。外部的评价可以带来短期的成就感，但如果没有内心的充实与满足，再大的成功也难以带来持久的幸福。因此，人生中的成功并非终极目标，内心的平和与对生活的热爱，以及整个生活的过程才是值得追求的真正幸福。生活中的每个阶段，挑战和困境都在考验我们的内心，寻找真正的幸福并非一蹴而就的，而是需要我们在不断的成长中，去发现自己心灵的需求和方向。

什么是假努力？

假努力，简单来说，就是表面上看起来很忙，做做样子，实际上没有有效产出。它是一种形式主义的体现，是对时间的机械消耗，而非对价值的真实创造。

1. 只看时间，不看产出：某些企业不仅要求员工从8:00上班到18:00，然后还再想尽一切办法持续延长下班时间，甚至要求员工在21:00之后继续坐在工位上。在增加员工工作时长上面，管理层只会通过下班开会、在下班之后增加无效培训填充时间。对员工的评价就是不管员工是否完成工作任务，只看你是不是坐够了时间。忙的不是工作，是消耗生命。把晚下班、周末加班、过年不回家当作努力和忠诚的象征，用勤奋的姿态掩盖低效的管理和流程。
2. 无效的周末加班：周末频繁叫员工来整理资料、开冗长的大会、全员参加技术讨论。很多时候只是为了营造一种很拼命和具有企业文化的氛围，并没有实质性的技术积累或创新产出。
3. 六边形战士式的过度摊派：一个员工被要求成为万能战士，从事的工作范围包括但不限于数据分析、剪辑视频、做PPT、写产品文档、培训讲课、做开发、做测试、搞运维。在这种模式下，没有专注和深度，反而导致员工疲于奔命、技能积累变浅。长此以往，个人价值难以沉淀，团队整体产能低效。
4. 限制员工的工具：通过各种各样的规章制度来控制员工，例如不准看技术视频、不准上GitHub、不准使用即时通讯工具发送图片、不准员工离开工位超过20分钟、不准员工看手机、不准在上班时间参加培训等限制条款，让员工一直在工位进行所谓的输出和工作。但殊不知，工欲善其事必先利其器，在一个工具都十分落后的环境下，员工怎么能够做好手上的工作？无非就是用 excel 来做数据分析，用 ppt 来展示技术的先进性罢了。岂不知外面的世界早就是 AI + 各种各样的工具进行工作，比传统的 excel 和 ppt 不知道先进到哪里去了。

什么是真努力？

真努力是指高质量的、有效率、有价值创造的努力，而不是无谓的时间堆积。

1. 以结果为导向，而不是过程形式：真正努力的员工和团队，关注的是最终的产出结果，而不是单纯工位时间有多长。他们清楚自己需要完成什么目标，工作过程中讲究专注、效率、质量。
2. 科学管理时间，注重工作节奏：真努力不是无限加班，而是合理安排工作和休息，保持良好的状态，高效完成工作。懂得什么时候该全力冲刺，什么时候需要补充能量，避免精疲力尽。真正有责任感的员工，会管理好自己的身体、情绪和状态，保证长期的稳定输出。有节制地安排加班，不因盲目的表忠心而牺牲生活质量。并懂得休息是为了更好的出发，才能维持持续创造价值的能力。
3. 追求技能提升和专业积累：真努力的人会选择聚焦自己的核心能力，通过学习、实践不断提升专业水平。他们不会盲目地“六边形战士化”，而是在核心领域上做深、做强，形成真正的不可替代性。有意识地定期学习新知识、提升专业能力，保持持续成长。利用空余时间（不是被摊派任务的被动加班）阅读技术书籍、学习先进的框架、撰写代码、做demo、探索新领域。
4. 自我驱动而非被动表演：真努力源于内在的目标感和价值认同，员工主动投入，而不是因为考勤制度和被动管理去“表演勤奋”。内驱的人才能持续成长，才能为组织带来真正的竞争力。

假努力和真努力的对照表

假努力往往侧重于看得见的工作：工作时间长，忙碌的表象，外人能看到的努力让自己觉得很有成就感。但它的本质是低效——并没有实质性的贡献。真努力则注重看不见的积累：不靠外人眼中的勤奋来证明自己，而是通过实际产出、实际结果来衡量工作成效。是真正的高效工作和自我驱动。下面是假努力 vs 真努力的详细对照表，帮助你清晰地对比出两者的本质差异，识别哪些是无效的假努力，哪些才是真正的有效努力。

假努力文化背后的根源分析

很多时候，假努力文化并非员工个人主动制造出来的，而是整个组织管理失效的副产品。原因很简单：不会考核产出，考核不了价值，就退而求其次考核时间。当一个组织无法科学定义“什么是好工作”，无法量化“真正的产出”，就只能把考勤时间、下班时间当成评价标准。更深层的原因在于管理懒政。有些管理者缺乏激发团队活力的能力，无法建立目标感和主人翁文化，于是退而求其次，通过“控制员工”来维持秩序。久而久之，只要人坐在工位上，领导心里就踏实，哪怕这个姿态本身毫无价值。部分中层领导甚至主动推崇假努力文化，因为在他们需要向上汇报业绩、考核团队氛围时，假勤奋比真产出更容易制造繁荣景象。长此以往，组织的氛围被表演感侵蚀，团队创新能力下降，员工越来越麻木。一个充满假努力氛围的团队，往往是因为管理土壤出了问题，不是员工个人素质差，而是整个环境在系统性地鼓励错误行为。

员工如何摆脱假努力文化

在假努力文化盛行的组织中，普通员工要想自保并持续成长，需要掌握一些应对策略。首先要学会判断自己是否已经被假努力文化裹挟：是否经常陷入无意义的加班？是否在消耗时间而非创造价值？是否已经习惯了坐满时间就算完成任务？如果答案是肯定的，说明员工需要调整状态。员工也要学会与管理层安全沟通。直接挑战加班文化往往是高风险行为，更可行的做法是强调产出、主动报告成果，通过结果证明自己的价值，逐步争取更多的工作自主权。在表面配合文化规范（必要时打卡、出席会议）时，保留属于自己的成长空间，例如中午、晚上挤时间学习专业技能，利用碎片时间读书、写代码、做个人项目。

最重要的是，员工需要建立内在的成长驱动力。不要把全部精力耗费在表演努力上，更不要把假努力误认为自己的努力。真正有价值的努力，是能积累下来、提升自己竞争力的努力。即使在不合理的环境中，也要争取在核心能力、专业积累上留下印记，这样一旦有跳槽、转型、晋升机会，你才不会被“低质量勤奋”拖累。记住一句话：假努力是组织的病，真成长是个人的药。只有你自己，能为自己的未来负责。

结束语

真正的努力，不是看你花了多少时间在工作上，而是看你在这段时间里，创造了什么价值、解决了什么问题。真正的努力，是有目标、有计划、有产出的行动，是你在职场中能够不断提高、不断成长的源泉。而假努力，则是忙于表现，忽略了最重要的——产出和价值。这种做法，往往只能在短期内掩盖问题，但长久下来，不仅没有成效，还可能让自己陷入低效的漩涡。

作为一名正在学习大语言模型（LLM）技术的开发者，我一直在寻找能够帮助我深入理解并高效运用这些前沿技术的书籍。幸运的是，最近我偶然得到了《LangChain核心技术与LLM项目实践》这本书以及相应的其他书籍，经过一段时间的阅读，我发现这本书不仅内容丰富、技术全面，而且从基础到高级的层次设计让我在学习过程中逐渐从理论走向实战，真正收获颇丰。

从基础到高级，逐步推进

这本书以零基础为起点，循序渐进地展开内容。第一章通过对大语言模型的基本概念及其应用场景的介绍，为我打下了扎实的理论基础，尤其是对于LangChain的优势和广泛应用做了清晰的说明。作为初学者，能够从这里开始，逐步接触到模型的基本架构和其潜力，感受到了学习的信心。

随后的章节则将LangChain的各个功能模块一一拆解，层层推进。从如何导入模型、优化Prompt模板，到如何设计任务链、管理内存模块等，每一章都配有详实的代码示例和详细的应用场景分析。特别是第3章到第6章，通过提示词工程等大量的实战案例，我能够在动手实践中逐渐掌握如何将这些技术应用到实际的开发中，真正理解每一个核心技术的背后原理。

核心技术的深入剖析

本书的亮点之一是对LangChain核心技术的深入剖析。例如，第7章深入讲解了LangChain的表达式语言和并行处理技巧。通过代码示例，我学会了如何通过简洁的语法提高数据处理效率，这对处理大规模数据任务来说至关重要。而第8章则让我对Agent系统有了更深的理解，书中详细分析了不同类型的Agent系统及其如何处理多任务，使我能够构建更加智能化、自动化的应用。

尤其是在回调机制的讲解上，书中通过真实的案例帮助我掌握了如何自定义回调函数，实时监控任务进展并处理异常情况。这样的技术不仅提升了系统的灵活性，也使得开发过程中更加可控。通过这些深入的技术分析，我对LangChain的内在机制有了更为清晰的认识，也为将来在项目中的应用奠定了坚实的基础。

企业级智能应用的构建与优化

本书的第10章和第11章，更是让我看到了LangChain在企业级应用中的巨大潜力。特别是在模块化开发与系统集成领域，书中详细讲解了如何利用LangChain的模型I/O和数据检索技术来提升企业级解决方案的效率和可靠性。结合实际的企业应用场景，作者还提出了如何进行性能优化、复杂查询处理和任务链设计的高级技术，这对我来说无疑是一次眼界大开的技术洗礼。

从实践中获得真知灼见

《LangChain核心技术与LLM项目实践》的最大亮点在于最后的第12章，它将前11章的知识点与实战相结合，带领读者实现一个完整的企业级智能问答系统。通过这个完整的项目案例，我不仅学会了如何进行需求分析、架构设计，还从代码实现中感受到了如何将理论知识落地到实际应用。这个实战环节是我学习过程中最有价值的一部分，因为它不仅帮助我巩固了所学的技术，更让我从实践中发现了不少开发中的问题和解决方案。

一本不可多得的学习宝典

整体来说，《LangChain核心技术与LLM项目实践》是一本无论是对初学者还是对有一定经验的开发者都非常有价值的书籍。它系统地讲解了LangChain的核心技术，并通过大量的代码示例和实际场景，帮助读者将知识转化为实践能力。尤其是本书的章节安排十分合理，既注重理论的讲解，又兼顾了项目的实操，非常适合像我一样想深入学习并实践LangChain技术的开发者。如果你对大语言模型和LangChain有兴趣，或者正在从事相关技术的开发工作，那么这本书绝对是一本不容错过的佳作。通过它，你可以在学习过程中积累丰富的实践经验，为未来的智能化应用开发打下坚实的基础。