沉浸式体验阿里入职☁️🫧 入职福利🍀房补🏠：异地到岗2000💰/月餐补：中午20💰打到工资卡🏦，下午20💰➕夜宵10💰为餐券交通补：异地到岗来回每趟1000💰以内✈️经济舱/🚄二等座/火车...酒店中转：亲橙客栈异地到岗1-2周可选🫧 亲橙客栈🏨西溪月租：4577/🈷️（不含早餐）云谷月租：4179/🈷️（不含早餐）丶西溪周边有地铁，而且离西溪园区较近，云谷这边比较偏，离云谷园区较远，这也可能是价格高的原因～亲橙客栈是可以带一个同住人的哦，西溪的自助早餐是双份的（云谷🈚双份早餐～丶日常呼叫天猫精灵很智能📣，可以换适合自身的枕头，每天🉑🆓直接洗衣一件（可累积）...

面的我感觉好爽，是一个小公司叫奇安星城。我的项目一个是分布式的拼车，一个是黑马商场。第一轮是笔试，考 java 基础、生产者消费者模式的 java 代码实现（用 wait 和 notify 方法） 等，简单，过了。第二轮是无领导小组讨论，老师上课教过，之前我当的领导者，负责监督和调动每个人，这一次我当总结者，默默总结所有人的观点，过了。第三轮是面试，最后和我一起到终面的居然是湖科大研究生！项目有点记不清了，问我 微服务的多段提交怎么办，我说用的 XA，后面才发现简历上写的是 AT。线下面试还是体验感十足，每一轮念通过名单的时候好像回到了高中出成绩的时候。通过这次面试我感觉我的重点需要转移到复习算法和背八股上面来了。但是鼠鼠的目标还是大厂啊！听说最近美团最近不筛简历直接笔试，可不可以看看我的简历还有没有什么需要改进或者说需要补充的知识！

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...