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...

SSOB上大多都是已读不回😢😢

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目前虽然26届的实习和25届的春招 已经进入尾声了，************************** 针对26届的同学进正式秋招的预热 大家千万别嫌找工作麻烦，说实话找了一个糟心的工作，更麻烦，那种每天的过的很压抑的感觉，真的只能辞职了，就和我学弟当初一样，你会发现投简历时偷的懒，等入职之后再办理辞职手续会双倍打回来，我建议至少有四个比较满意的offer了再水，现在多投投，多点选择！先放内推链接！内推码:DSHmRwRS内推链接：https://app.mokahr.com/m/campus-recruitment/shein/2932?recommendCode=DSHmRwRS&amp...