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...

#牛友故事会#领导是中午加的，人是晚上社死的，完全不知道小群里面还有领导，我还一个劲的去问领导姓名，本来只是抱着加一下同事方便后续工作开展，总不能有事就加别人多不礼貌，一般通过的都会自报家门，没有的话我自己说出自己的名字对方也会说出，到领导这里就不一样了，完全不知道他是领导，我还一个劲的去问，结果对方直接不搭理了。巨尴尬！！！！

是不是双非基本找不到工作

核心工作：写汇报、蹲进度、背锅 不如改名叫文书、工头、冤种 上级不输入（嗯老板不知道要干点啥） 只能一线leader硬掰（给老板画饼） 年过三十，直逼三十五 不敢离职 吐吐槽 继续掰 当然一线也很苦逼 干活、帮一线leader写部分材料、背锅 写汇报 很难啊 标点符号要写对 上下文逻辑要通顺 数据、逻辑不要少 还要评估ROI 难哦 一线和一线leader 四目相对 沉默不语 怎么办 老板的饼怎么办略略略