我的暑期实习结束了差不多一周，犹豫许久，还是决定将我的心路历程分享给大家，说不定可以帮助到许多兄弟姐妹。之前发过一篇帖子，略有反响，看到许多兄弟姐妹与我有同样的烦恼。其实这没有很安慰到我，只觉得大家都很辛苦，我感同身受。我二月中开始准备所谓的八股，月底开始投递实习，官网投递仅记录的就有100左右（单论公司而言），boss+脉脉200多个应该是有。可能是因为受到在国外找工作的经验的影响，我打一开始投递就是奔着海投去的。我不觉得所谓的保守申请（我看到好多兄弟都是只投递20+/30+）会适用于广泛的人，我同样也不觉得所谓的面试转换率/offer转换率/沟通回复率这些数字什么有帮助的，具有参考性的数据...

真无语了，应届前端要求力扣上前，又说招的算法岗，我问那为什么招前端呢，这不应该招算法吗，然后说我素质差，我c了#职场破防瞬间##现在前端的就业环境真的很差吗#

Java简历26实习，大佬们提点建议十分感谢

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...