原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

给不懂的朋友说一下，实习转正一般是实习几个月，然后在毕业前就开始转正答辩流程，在毕业前就能知道是否转正，毕竟得知自己不能转正之后，还能够参加春招，而如果毕业之后才开始转正答辩，那么万一在你毕业之后转正不通过，那就直接寄了，直接错过春招，相当于直接全部押注在实习转正上面了，不过楼主说话也有点问题，应届身份一般保留两年

恍恍惚惚也实习快半年了，工作主要是后端开发。 进了才知道是自动驾驶头部的明星初创（不是的话别打我🫣）。每天从家走路15min/骑车5min到公司属实很爽。 整体规模不大，工作内容还是很丰富。从python后端到java后端，中间又穿插了一个月前端开发（噩梦hhh），以后很可能还会涉及scala。长远来看，应该还是java和scala为主，go也有使用但是不清楚我会不会用上。 我本身是第一段开发实习，加上底子很弱，确实学到很多也成长很多。被分到各种任务有时候还是蛮慌张的，好在结果整体还ok！ 不提倡狂加班，还是以结果为导向，干完就可以溜溜球。加上通勤很少，整体强度不算很大。组内氛围也是挺不错的...