bg 双非本2硕科班，一段中小厂实习。因为实习组里做搜索，接触了些搜索相关算法，现在考虑能不能走搜索算法方向，还是继续梭哈java，现在尬住了。p2调研了几个后端和搜索岗位投递情况，java投递比搜索高太多，相应搜索学历也高，是否走搜索反而性价比高？走算法话，学了遍王树森搜索引擎，bg刚过门槛，但是缺对应项目，八股没有了解java话，继续卷八股力扣，投一些搜推部门的后端吗？ #实习# #暑期实习 #

最近，老婆问我：听说大模型要靠“Prompt”才能回答问题，这 Prompt 到底是啥？难道和喊“芝麻开门”一样，念对了咒语才有用？我：Prompt 确实有点像咒语，但更准确地说，它是人类和 AI 沟通的“指令说明书”。比如你问 元宝：“写一首关于秋天的诗”，这句话本身就是 Prompt。模型会解析你的指令，理解你想要什么，再生成对应的内容。如果换成另一个 Prompt：“用冷笑话的风格解释量子物理”，模型输出的内容就会完全不同。她若有所思：所以 Prompt 就是告诉 AI 该干什么的指令？那为啥有人能靠 Prompt 让 AI 写出神作，有人只能得到一堆废话？其实，Prompt 的设计远不...

Prompt Engineering:提示词- 通过设计输入文本来引导模型输出- 不修改模型参数- 适合快速迭代场景Supervised Fine-Tuning:模型精调- 使用标注数据微调模型参数- 需要训练资源- 适合专业化场景Prompt典型案例:1. 添加"逐步思考"提升推理能力2. 角色设定"你是一位资深律师..."3. 输出格式控制"用Markdown表格展示..."SFT典型案例:1. 医疗问答数据微调2. 客服对话场景优化3. 法律文书生成专项优化Prompt优势:✓ 零训练成本✓ 即时生效✓ 灵活可调✓ 保留通用性Prompt劣势:✗ 专业领域效果有限✗ 提示设计需要经验✗ 输出稳定性较低SFT优势:✓ 领域适应性强✓ 输出质量稳定✓ 可处理复杂任务✓ 减少提示长度SFT劣势:✗ 需要标注数据✗ 训练成本高✗ 迭代周期长✗ 可能过拟合## 产品决策建议• MVP阶段优先Prompt• 核心业务场景采用SFT• 混合方案：通用能力+专项优化• 考虑：数据/算力/时效/效果的平衡 #牛客激励计划#  #产品经理#  #数据人的面试交流地#  #AI了，我在打一种很新的工#  #产品每日一题# #牛客AI配图神器#

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...