你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

26届双非本，11月补录还有机会吗😭

鼠鼠我呀，究竟是怎样的结果，才配得上这一路的颠沛流离啊啊啊，原来是字节呀。从此化身节孝子，我的心只为你跳动

我一直认为，就像人生在不同的阶段会有不同的爱好一样，在找工作的不同阶段，我们所追求的东西也不一样。title / 经验 / 薪资，哪个重要？那也得分阶段看！1如果你是一个没有实习经历，苦于从0-1开启第一段实习的人，他可能会觉得凡尔赛：投了那么多家，面试寥寥无几，offer也一个没有，哪有挑挑拣拣的余地呢？这个时候，三个都不重要了，最重要的是先有一个保底。启动的摩擦力总是大于后续运转的。2如果你是一个已经有过实习经历，或者名校毕业可以硬刚暑期实习/秋招的人，那么对你来说最重要的，就是如何使你的简历更有含金量。这个时候，title和经验孰轻孰重？建议是：没大厂选title，有大厂就看重经历。大厂...