吉利内推

以前看技术社区，热门多半是面试文章当道，作为技术文章创作者来说也是同样的体验，写其他主题，水花不大，但围绕面试找工作，肯定有基本的数据。现在经历了几轮 下岗潮、 AI 大模型浪潮，转头一看，发现：当年的“面试文章”越来越少了些，额...... 这也不过两三年，时代确实在变化，感受到了......这种流量密码的失效过程，本质是技术内容市场供需关系重构的微观投射。这不是胡诌，而是有数据支撑：2018年左右，某技术社区TOP创作者中，78%通过面试文获得初始流量，批量生产的如《Java八股文精讲》每篇UV都很高，彼时技术社区涌现的都是《面试宝典》《大厂通关秘籍》尔尔爆款内容。2020年之后，互联网行...

还是没有进展，我真的哭了

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...