大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

4月初开始投的，学的太杂了，啥都不精，虽然投的也不多，但是目前就三个笔试，其他的还在筛选中，0面。暑期实习到底在招什么人？

12月多考完研想着找个实习先过渡一下1月末线上面了一家深圳的跨境物流公司，JD是负责爬虫，反爬虫，逆向。HR人很好，因为人不在深圳，就说线上面试就可以了，然后因为在校的时候做过几笔类似的物流爬虫订单，就当项目写上去了，HR就问了一下用了什么框架，效率大概是每分钟多少条，怎么应对IP被封等等比较基础的问题，然后问了一些比较深的，比如对于企业网站应该怎么反爬，怎么绕反爬。答的还可以，有一点断断续续的。后面HR就问了一些八股文（？），由于刚考完研，应对的还是很轻松，主要问了下计算机网络的知识（七层网络分别是哪七层），又问了TCP/IP协议那些，不过也没有完全答上来（毕竟408里还是计网分值没那么高）...