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...

刚开始工作的时候，大家都一口一个“小李”，感觉自己就像个端茶送水的牛马。现在工作几年之后，同事经常开玩笑的语气叫我：李总（其实我啥也不是），后来新入职的实习生也会叫我“李总”，身边一些销售，业务人员，都是李总直接称呼我，我感觉到他们明显把我“当成了一个人物”，对我的服务态度都很nice😂以前别人看到我的头像，直觉就认为我是一个“愣头青”，现在我把自己包装成“有实力的李总”以后，自信心急速膨胀，回复也都言简意赅，不自觉的去掉了以前很多的：~，呀，嗯嗯，这类表达友好的修饰词。越来越觉得出门在外身份都是自己给的，大家也要自信起来，先把自己当个人物哈哈哈哈