dbq刚被部门捞的时候还在骂现在我收回我的话，有鹅选鹅！timeline分享:①PCG应用架构3.2一面3.4二面主管面3.5挂被捞②QQ3.6一面3.17二面3.19三面3.21四面3.25hr面3.26录用评估3.27OC

理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点： 知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...

作业帮，饿了吗，美的…要么投了简历一直在晒，要么做完笔试一点消息都没有唯一一个面试还是wxg这种大boss，鼠鼠要碎了😭😭😭

wxg也挂了pcg也挂了小红书二面面完没动静了字节投了2周了不找我约面都4月份了还没找到甚至现在没一个在进度上😭