一句话总结：可以但没必要。为什么不推荐：在现在大面积的同学使用轮子项目的背景下，其实简历中轮子项目早就不能给面试官带来新鲜感了。除非你可以提供相比较于公开方案更加优质/效果相同的解决方案，不然你搞这个轮子项目的意义是什么？因为你毕竟面试的是后端岗位，不是基础架构。但需要注意的是：我们这里仅仅聊的是简历上要不要写，但是通过写轮子项目来更深刻的理解某一个基础组件的架构的话，还是对个人成长很有帮助的。你可以不把轮子项目写到简历上，但可以在面试的时候当面试官提及到相关基础组件，主动去提及自己手搓过一个小型的仿写版，以此来尝试和面试官就该组件展开深入交流。利益和风险共存。当你敢在大厂面试官面前提及手搓基...

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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...