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你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

这下子要离开鹅了😭😭

我寻思我秋招还没结束呢春招先来了

分享下面经，市场 3月15日投递 3月17日收到测评邮件 3月27日再次收到测评邮件（前面收到忘记做了…后面再次收到才想起来做） 4月3日收到面试邀约 4月6日面试 初试过程： 我们组应该是安排了7个人，腾讯会议，不过有两个人没按时参加，所以一共是5人群面 一开始以为会自我介绍，但是测试了一下声音和画面后就直接进入读题思考环节了！具体是： 🚩小组讨论环节 3⃣min 读题+个人思考（我的题目是看图思考产品，包括产品定位、客户定位、产品特点优势、口号、代言人等等） 1⃣min 每个人分别发言（没有顺序，谁想说就说，但是1分钟时间到hr就会打断） 1⃣5⃣min 小组讨论 3⃣min 推选一名代...