面试顺利

最近宝贝儿子出生了，事情多得很，也没有及时发帖，我愧对观众，愧对兄弟姐妹，愧对小队长，愧对小助手，愧对肖先生、流氓哥、以及各种哥和姐。 不过我仍然希望大家给我投投票，让小段段也能上一次年度作者，您的点赞是对我最大的鼓励，衷心期待您的十分评价，谢谢！（退订请按1）。 陪产假放了15天，一天没闲着，睡觉睡不好，吃饭吃不好，到处跑着办事情，每天200km的折腾，还要搬家，落户口啥的，到现在也是绷不住了，发烧、感冒、嗓子发炎，不知道是不是发烧了，脑瓜子嗡嗡的，眼睛也有些看不清。 不过生活不就是这样吗，永远有你解决不完的问题，做不完的事情，着急也没用，只要尽力了，其他的爱咋咋地，毕竟结果不是我能决定的。...

 应该是挂了，哎

面评一定不怎么样吧

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...