沉浸式体验阿里入职☁️🫧 入职福利🍀房补🏠：异地到岗2000💰/月餐补：中午20💰打到工资卡🏦，下午20💰➕夜宵10💰为餐券交通补：异地到岗来回每趟1000💰以内✈️经济舱/🚄二等座/火车...酒店中转：亲橙客栈异地到岗1-2周可选🫧 亲橙客栈🏨西溪月租：4577/🈷️（不含早餐）云谷月租：4179/🈷️（不含早餐）丶西溪周边有地铁，而且离西溪园区较近，云谷这边比较偏，离云谷园区较远，这也可能是价格高的原因～亲橙客栈是可以带一个同住人的哦，西溪的自助早餐是双份的（云谷🈚双份早餐～丶日常呼叫天猫精灵很智能📣，可以换适合自身的枕头，每天🉑🆓直接洗衣一件（可累积）...

双一流本第一个项目是自己一点一点写的，不是照着视频做的，第二个是鱼皮的，但是每个功能我都有思考和拓展过所以我觉得如果问我项目我还是比较有信心的。八股从年后一直有在背，算法题每天坚持做3道。抱着锻炼自己面试能力的想法投了几个大厂，但是毫无疑问石沉大海。求大佬拷打，真的很想去实习啊

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...