米哈游2022年秋招赶快上车！（社招也可投）

大家好，我是程序员花海，今天跟大家聊一个老生常谈的话题：简历里面准备什么东西才不会烂大街？我在面试的时候见过很多同学用的项目：1.苍穹外卖2.瑞吉外卖3.黑马头条4.谷粒商城5.短链接6.12306火车票7.优惠券系统8.大麦商城之类的项目。这些项目都很不错，但是要考虑个问题，大家都用一样的项目，那面试的时候怎么拉开差距呢？大家都用一样的项目，而且基本上这些项目经过这么多人使用，其实能够问的东西早就挖的差不多了，也不会再挖出什么亮点，如果你学历不错，那用这些烂大街的项目可以，但是如果学历不占优势的同学还用这些烂大街的项目，在面试的时候就不太占优势了。今天跟大家分享一个好的方向：现在AI面试不会...

啥意思大哥

B➕就有 19 薪资，A➕可以拿到 22 薪，干一年顶别人 2-3 年， 我滴个神了，我我是真的想去啊，愿意卖命换钱

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...