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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...

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rt，27届末流985本硕，想做大模型开发相关工作。目前该简历战绩：联想oc，人工智能实习生科大讯飞oc，助理研究算法工程师美团一面无消息（大概率挂），大模型智能体后端工程师百度一面挂，NLP大模型算法实习生OPPO二面无消息（估计挂在HR面）得物一面秒挂（KPI面），AI工程算法实习生中电信TeleAI一面挂，大语言模型算法实习生厦门快商通一面挂广州施耐德电气泡池子广电运通一面挂------手动分割线------求各位佬狠狠拷打

我应该是不会参加春招了，但是我周围的朋友们有些还在准备。关于这个问题我采访了一下，得到的回答也是五花八门——从26届到27届，从本科到研究生，从软件到硬件再到市场。 选了几个有代表性的： 回答1："天崩开局" 解读： 考研初试结果不明朗，提前准备春招，未掌握基础性技能，现在投的基本都是营销运营。 （至少还在投，比躺平强） 回答2："差很多" 解读： 力扣没怎么刷明白，牛客的模拟面试还没准备。 个人认为27届现阶段有这个意识就已经领先了 回答3："在准备省考/在实习" 解读： 祝好运。 （真诚版） 回答4："恋爱脑开局&quo...