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...

是不是双非基本找不到工作

拼劲全力无法战胜🖐🏻😭🖐🏻和各路HR、猎头打过不少交道，大厂小厂都有，大家基本都是礼貌交流、互相尊重，语气也都正常，偶尔还会关心你两下。但这次遇到字节的HR就纯刷新哥们认知了从打第一通电话开始，整个人就透着一股不耐烦，好像我欠她三顿饭似的，全程摆谱，还得我哄着聊😅戾气满身之下，对待陌生人连基本的礼貌都可以省去么。。。这下估计被字节拉黑了，以后不用考虑宇宙厂了 #找工作时遇到的神仙HR#

万得面经+内推码一面：技术基础与项目经验考察面试当天，我提前到达了万得信息的办公地点。一面是技术面，面试官是一位看起来很资深的后端开发工程师。编程语言：面试官首先问了我对 Java 的掌握程度，比如 Java 的多态性是如何实现的，我详细解释了方法重载和方法重写的概念以及它们在实现多态性中的作用。接着又问了 Java 集合框架，像 ArrayList 和 LinkedList 的区别，我从底层数据结构、插入和删除操作的时间复杂度等方面进行了回答。数据库：在数据库方面，问到了 MySQL 的事务隔离级别，我回答了读未提交、读已提交、可重复读和串行化这四个级别，并说明了每个级别可能出现的问题，比如...