大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...

原来9也不过是如此，还有非全本科吗，第一次知道二编多来点9骂我，双非的就算了，你骂我我也不听三编图二我更是不知道该怎么回了，我已经发过简历缩略图+在线简历也写清楚了，你还这么问我

唉……看了眼boss真的是要跪下了，不是发拒信是看都没看的那种……充了五块钱看到一个岗位两千人投更是崩溃了，boss上这个简历匹配度到底是看什么的

个人bg学历双非一枚，在校期间死磕电赛 + RM两个比赛搞嵌入式。大二升大三时觉得在比赛里能学到的边际收益越来越低，更想往一线产品开发上靠，就半离队跑出去实习了。各家公司的秋招陆续开锣，开个帖子记录一下自己面试的过程，自己复盘的同时，也希望能帮到同届的xdm，互通有无💪 投递时间线 & 整体感受5月其实是个非常尴尬的时间窗：大厂暑期实习基本收尾了秋招还没正式启动留出的坑位基本要求尽快入职（云鲸智能、智元科技这种），但大部分27届最快也得6月中旬考完试才能到岗——总不能为了实习丢毕业证吧，这就本末倒置了五一结束后开始陆续投简历，截止5/10约到两个面试，都是B轮左右的小厂，面经分享如下...