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你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

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jd：交易下面的到手价团队，组内氛围不清，给到的薪资结构是n*20（据说校招生基本都可以拿满）。ks：主站用增下面，组内氛围应该还可以？业务方向挺喜欢的但是薪资给的不是很满意，薪资结构是（n）*16＋2。这俩业务都很喜欢，都是自己主动投递的岗位当时为了面喜欢的部门和业务费了很大力气投递的，但是这俩开的都不是很高，之前想再找一下，这俩薪资都不到30所以很犹豫。求选择