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...

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感觉已经尽力实习了，但春招还是没啥回复，求求内推

不完全回顾你简历中的项目算法是怎么实现的现在有三个进程A、B、C，优先级A < B < C，现在A在访问带锁的资源，但是此时B和C都想要获取这个资源，你会怎么处理这个逻辑？介绍一下实习经历说说实习中解决过的一个最大的困难，如何解决的在实习的时候，你觉得和在学校有哪些不一样敲重点：无笔试，简历通过直接面试！当前应聘流程结束后，还可以选择其他岗位再次投递！（投递好后评论区留言姓名拼音缩写+岗位，以便后台确定简历状态，后续需要跟进流程私我）【内推链接】https://wecruit.hotjob.cn/SU62d915040dcad43c775ec12c/mc/position/camp...