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...

如图, boss沟通800+, 投简历70+, 0面试. 我自己总结了下问题: 1. 不能马上到岗,12月基本就要准备期末了, 所以我打算1月中旬寒假的时间到岗, 因为这一点,很多小厂就没有继续沟通. 2. 简历不够优秀, 中大厂基本都是发了简历之后就没有下文.对于这两个问题:第一点基本无解, 长春的互联网岗位很少,基本都是小厂.第二点就要请教一下各位:我的这个简历要怎么改进, 目前的两个项目是点评+外卖, 下一步是该做个什么样的项目, 造轮子还是在做个业务项目? 还是魔改已有的项目?先提前感谢各位前辈. 也欢迎有类似经历的人一起交流.

鼠鼠双非软工，大一刚入学时，坚定的走上了后端开发的道路。大一上学习了springboot+vue这套，大一下开始就主要在学习golang相关。现在一个项目是springboot+vue写的oj平台，一个是go-zero+tauri写的ai语音对话助手。鼠鼠所在的实验室今年前端走出了7位大厂，后端情况却不太好。到底是该考研，就业，还是转方向啊。