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大家好，我是小富～前几天我不是分享了如何零成本搭建 next-ai-draw-io，教大家用 AI 生成 draw.io 风格的架构图。后台反响还不错，看来大家对手绘架构图真的是苦之久矣。但在日常写文章时，我发现很多读者更偏爱那种手绘感十足的 Excalidraw 风格，就是下面这种，逼格高、视觉美，能让文章瞬间显得高级起来：我原本在琢磨，能不能用 Gemini Pro 给自己搓一个 AI 绘图整合平台，把 draw.io 和 Excalidraw 全揉进去。结果去 GitHub 一搜，好家伙，已经有大佬把我想做的给做了！这个开源项目简直是为我这种懒癌博主量身定制的：Mermaid、draw....

给了面的也不到十家，但基本都八股不咋会+口头表达能力很差，有点社恐，面一个挂一个。很急着找实习，不知道从何下手。。。

付费实习听起来很惨，但是该花的钱还是得花的。比如说租房，我是感觉自己住的舒服是最重要的，毕竟如果一个人连住都住不舒服的话，那么工作没有精神，没有精力去做好。租房该花的钱就花吧，对自己好一点比什么都重要，毕竟这个世上可能只有自己会对自己好了。如果不想和别人合租，尽量选好一点的公寓或是单间，哪怕离公司远一点也没关系。一个人舒舒服服才能做好其他事情。第二个我觉得值得花钱的事是AI，如果公司无法提供AI工具，那么在不违反公司规定的前提下，使用付费AI将会极大提高自己的工作效率。像chatgpt、gemini、claude等都是非常不错的AI，cursor这样的AI IDE也是效率工具助手。在AI上花的一点钱也许能成倍地提高自己的编程效率。遇到新需求或是bug，AI解决的效率一般都很高。我在AI上花的钱不多，但是我觉得这笔钱花的非常值。虽然感觉付费实习很惨，毕竟实习本来就赚不到什么钱。但是，真正值得花钱的，我都不会犹豫。毕竟这都是值得的买卖，花的钱都不亏。

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...