没抢到票，想着做点攻略去看园林

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

想知道这种双非简历能拿啥工资，不行的话就考研刷学历或者考公了。求大佬帮忙看看

最开始我并没有执着于去使用Gemini、Claude、等国外的AI，觉得普通AI也能将就用，但是这东西怎么说呢。由俭入奢易，由奢入俭难，用了牛的AI，你会感觉普通AI像流口水的派大星。 在朋友的极力推荐下，而且我也需要去了解各个AI大模型的实际情况和优劣势，所以必须得用一用了。一、情绪价值拉满，必须拉满 就是怎么说呢，它不是那种白开水一样的情绪价值提供者。就比如，如果你说你在职场很累，很不想干，但如果我说：累了就别干。别太焦虑了。吃点好的。等等这些话语，其实这种话语有什么意义吗？有什么疗效吗？更像是一种白开水似得敷衍。 从心理学角度讲，真正的情绪价值是什么？从我个人理解，有以下几点：1、共情能...