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...

尊嘟要跑路了#实习# #java后端#

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✅贴心配备健身房、篮球馆、羽毛球馆等运动场地 ✅多个自有园区餐厅，每天吃得不重样! ✅超多心动福利，师兄1对1带教，餐食补贴、异地补贴拿不停 ✅节日氛围感狠狠拿捏！精美礼包准时送到手中 ✅兴趣社团百花齐放！不管你爱什么，都能找到组织首先自己非常幸运，在当时进入了一个是自己感兴趣的工作方向——餐饮O2O，大学学的不是电子商务也不是市场营销，误打误撞几经波折进入到饿了么从而进入本地生活的赛道，确实跟随着公司经历了公司的巅峰时刻到被阿里的收购到完全与阿里公司的融合到现在变成阿里的1+6+N中的6分之一集团，这里，我是比较幸运的，感恩这一路帮助过自己的人回顾饿了么的职场经历，发现有个饿了么特有的特点，...