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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🎓学历背景：二本👨‍💻意向职位：前端开发

2026年，大模型不再只是实验室里的技术奇迹。它正走出PPT，深入各行各业，重构生产流程与用户体验。随之而来的，是人才需求的结构性升级，如果你正在寻找AI大模型领域的职业机会，那么你关注的不应只是公司的名气，更要看其技术是否够硬、场景是否真实、数据是否闭环、团队是否顶尖。这份清单，就是我以一线视角，为大家绘制的一张“高质量机会地图”。一、头部互联网 / 科技大厂公司名称公司类型业务方向投递渠道字节跳动互联网大厂大模型、AIGC、海外 AI 产品、AI 音乐 / 文创、智能体开发1. 官网：字节跳动校园招聘（设 AI 产品经理专项）；2. 内推：牛客网 / 脉脉字节内推码；3. 专项：顶尖人才计...