💼回想起秋招的过程，整体推进的速度还算快。线下终面时，HR带着我熟悉了园区、食堂和单人宿舍，参观了滨海湾人才房，到最后顺利签约。为提前融入这个大家庭、熟悉团队&业务，我选择提前入职到岗（早日💰）600💰的单人宿舍，对外地打工人真的很友好，15分钟到深圳地铁站（人在长安，周周往深圳跑🏃）。省下来租房的钱那就去玩吧。工作生活妥妥的WLB，下班和同事们各种约球🎾🏸（羽毛球免费哦🆓）。上班的时候导师也经常和我沟通。公司的团队氛围是我入职以来最大的惊喜之一，我们团队e人占比超高哈哈哈，大家对科技产品充满热爱🫶。融洽和包容的工作氛围让我能够迅速融入。除了日常下午茶、吃饭以外，还参与...

随便投了十多个，全是不合适是不是简历太拉了被查看是0是什么意思啊简历都没看就给我不合适了吗

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...