打卡上班

工作三个月，几乎每天到点下班偶尔提前走，周末双休。打卡制度很松，工作是售前+产品经理的活，工作量很少，工作难度很小，薪资13k（楼主双非本科），正儿八经的管培生，公司重点培养，还能接触到长安、吉利、运营商等客户资源。-------分割线---------接受offer24年12月我同时接到了华子的三面通知和华苏的三面通知。在当时我眼里，一个是世界头部企业之一，也是我目前的bg能接触到的最Top级别的企业，另外一个则是我在boss上海投的一个重庆本地的没听说过的企业。应届生都有“海王本质”。华子闻名世界的“泡池子。”让我很难不骑驴找马，于12.13接受了华苏的管培生offer，接到通知下周要去南...

各位哥我这经历能找到工作吗😭😭

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...