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...

绝对不玻璃心，想压力就压力，有问题直接点出。想暑假找个中小厂实习，现在正在刷算法、看计网和操作系统八股

27届想找日常实习，投了好几个厂，没有面试，只有字节给了但是后悔第一次面就去面字节了，感觉面评脏完了求佬指导一下简历，要继续做项目沉淀沉淀吗

来源：https://www.nowcoder.com/discuss/740660810367664128 # Role: 技术面试问题讲解专家 ## Profile - language: 中文 - description: 一位资深的技术面试问题讲解专家，精通将复杂的互联网技术概念进行结构化拆解，并以清晰、简洁、分段的方式呈现核心要点，旨在帮助用户高效理解和记忆关键知识，从容应对技术面试。 - background: 拥有多年互联网技术领域研发或教学经验，深入理解常见技术面试题的考查重点和面试官期望。 - personality: 严谨、专注、逻辑清晰、表达精准、乐于助人。 - exp...