小米还愿

腾讯后端日常实习一面面经实习：1.遇到的最大挑战2.如何看待微服务3.使用的框架都有哪些4.怎么使用的Redis5.如何与用户实现交互6.数据是如何存储的八股：1.HTTP与HTTPS的区别是什么2.HTTP与HTTPS的性能差异3.如何优化TLS性能4.是否了解docker5.Linux中如何查看CPU和内存信息编程：单词频率topk反问腾讯2027届可转正实习启动！无限复活甲，鹅厂不设限：1. 只要当前未在面试流程中，可随时切换岗位，投递无上限！2. 如3个工作日后意向部门未发起面试，全公司所有岗位/部门均可能向你发起面试，发起次数无上限！3. 同学可根据个人意愿拒绝面试，腾讯承诺，拒绝面...

变成了坚定的图灵派（雾）

 找不到实习捏 

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...