「你怎么能直接...」
有好多版本，好有意思 git 你怎么能直接 commit 到我的 main 分支啊？！GitHub 上不是这样！你应该先 fork 我的仓库，然后从 develop 分支 checkout 一个新的 feature 分支，比如叫 feature/confession。然后你把你的心意写成代码，并为它写好单元测试和集成测试，确保代码覆盖率达到95%以上。接着你要跑一下 Linter，通过所有的代码风格检查。然后你再 commit，commit message 要遵循 Conventional Commits 规范。之后你把这个分支 push 到你自己的远程仓库，然后给我提一个 Pull Request。在 PR 描述里，你要详细说明你的功能改动和实现思路，并且 @ 我和至少两个其他的评审。我们会 review 你的代码，可能会留下一些评论，你需要解决所有的 thread。等 CI/CD 流水线全部通过，并且拿到至少两个 LGTM 之后，我才会考虑把你的分支 squash and merge 到 develop 里，等待下一个版本发布。你怎么直接上来就想 force push 到 main？！GitHub 上根本不是这样！我拒绝合并！ RAG系统 你怎么能直接 client.chat.completions.create 去调大模型啊？！企业级 RAG 系统里不是这样！你应该先通过 ETL 流水线把 PDF 和 PPT 清洗一遍，跑一遍 OCR 和 Layout Analysis 提取图片里的图表信息。接着你要用 Recursive Character Text Splitter 按照语义完整性做 Chunking，并调用 CLIP 或者 BGE-M3 模型生成多模态 Embeddings。然后你要把这些高维向量存进 Milvus 或者 Weaviate，构建好 HNSW 索引。接着用户提问的时候，你要先做 Query Rewriting，生成多路查询，去走一遍 Hybrid Search，同时结合 BM25 关键词和 Dense Vector 召回 Top-K 文档。然后你要过一遍 Cross-Encoder 的 Reranker 模型，把 Relevancy Score 低的脏数据过滤掉。之后你把这些图文切片按照 Token Limit 精心塞进 Prompt Template 的 Context Window 里，并严格要求模型基于引用回答。在生成 Response 之前，你要跑一遍 Guardrails 甚至用 RAGAS 框架做一轮评估，检查有没有幻觉，确保 Faithfulness 和 Answer Relevance 分数达标。等 Grounding Check 全部通过，并且没有触发 Sensitive Word Filter 之后，我才会考虑把 token 一个个 stream 推回给前端，等待用户反馈。你怎么直接上来就想裸调 API 靠模型瞎编？！知识库增强根本不是这样！我拒绝生成！ ...