今天过了一个上海某厂二面，但是是搞大模型AI方向的，并且语言还是go，本人javaer，询问了在大厂的师哥，说双非以下无算法，不建议去，既然有能力了就去投大厂，询问一下广大友的意见，是去这家，还是再沉淀一段时间去投大厂，而且我在投一些大厂的时候，要求填写实习经历，没有实习经历就很难受，询问应该怎么办#26届实习#

汇报一下进度吧，26双非菜鸡，cpper.  但目前学了一些go ，辅修吧，距离发的上个动态已经过去3个月了，真的觉得找实习时间来不及，现在leetcode 100多道题，前几天蓝桥杯整了个省二，把OS和linux 系统编程学完了，OS理论知识在linux 用代码实现又听了一边，网络编程也开始了，目前学习30%左右，学到哪小林coding 看到哪，操作系统真是抽象索性是硬啃完了，八股OS简单的还能应对，底层cpu 缓存还得练，目前的话想把网络编程学完，到那时候估计已经5月20了，然后准备20天做项目，7月中旬投日常实习没有我就继续沉淀了，中间八股加持，面相实习编程，到时候请1个半月假...

二本，第一次实习不是很懂，很想在大二的暑假找一个小厂的Java的日常实习，大概学到什么程度可以找到呢，假期可能不够两个月，假如不足两个月就离职会不会上什么黑名单之类的东西啊，可以骗他我要实习6个月吗 #找实习多的是你不知道的事# #牛客帮帮团来啦！有问必答#

RAG：AI大模型联合向量数据库和 Llama-index，助力检索增强生成技术 在大模型爆发的时代，快速准确地从大量数据中检索出有价值的信息变得至关重要。检索增强生成（RAG）技术，结合了传统的信息检索和最新的大语言模型（LLM），不仅能够回答复杂的查询，还能在此基础上生成信息丰富的内容。 RAG 技术的核心在于其能够将大型语言模型的生成能力与特定数据源的检索相结合。这意味着，当模型面对用户提出的问题时，它不仅依赖于自身训练时的知识，还可以实时地从外部数据源中检索相关信息，以此增强回答的准确性和丰富性。这种方法对于处理最新信息特别有效，能够有效弥补传统模型在时效性方面的不足。 这里我们将基于...