理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点： 知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...

问很基础的八股jvm垃圾回收，双亲委派是什么之类的石家庄一个小公司，公司有200多个人，但是开发部门是新成立的，一共有11个人，新开的业务线，是做一个商城的微服务项目，感觉组长也很有实力，问什么都秒回。鼠鼠打算包装了这个实习，再搞个星球项目，再去冲秋招，佬们可以给鼠鼠提点意见😭

这是挂了吗，做完笔试显示一周了。