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...

已经炸了

真无语了，应届前端要求力扣上前，又说招的算法岗，我问那为什么招前端呢，这不应该招算法吗，然后说我素质差，我c了#职场破防瞬间##现在前端的就业环境真的很差吗#

[一]已拿大厂/中厂/小厂暑期Offer-大部分时间陷于日常工作，抽空整理项目，丰满简历-八股和算法无法经常巩固，秋招前可能因太长时间没复习，而有些准备不足-建议方案：合理分配时间，抽空学习 [二]实力充足但无暑期Offer-实力充足指的是该学的东西都学完了，简历八股算法项目都还可以，但是运气问题/投的晚，没有Offer-建议方案：持续找暑期实习/日常实习 [三]实力不足且无暑期Offer-学习进度落后，简历或八股或算法或项目都没准备好，面试无法通过-建议方案：沉淀八股、算法、项目，直接备战秋招-个人理解：从大局看没有实习的同学占大多数，只要八股、项目准备充分，秋招进中大厂是有机会的，如果算法...