首先叠甲，我真的是纯双非，非双一流，非四邮四电，也不是杭电广工深大，就是河南一所普通一本大学，从小厂到哈啰再到快手，我真的付出了很多。昨天接到快手oc电话的时候我直接在宿舍跳了起来，说实话，我也不知道未来会怎么样，但至少现在我达到了我的目标。对于跟我一样纯血双非的同学，我仍然不推荐走纯后端，我还是很推荐测开的，并且对现在还没找到实习的同学，也没什么关系，放平心态，找工作最最最重要的就是你的运气，跟其他无关，如果当初哈啰没有选择把我复活，我现在估计连个中厂的边都摸不上，所以运气也太重要了，有时候你缺少的就是这个，所以放平心态，不要妄自菲薄。如果你要坚持做后端，后端的学习路线仍然是最全的，带你从走路到坐飞机，只要你努力，我仍然觉得可以。另外，我还是十分推荐大家一起报团学习的，我是从我的表哥那里学来的，他是CSDN上的路飞，他那时候的口号就是报团学习，我也加了不少Java的学习群，里面会有很多很厉害的人带你一块学习与进步，也和你一起逗乐放松，昨天快手oc的消息我也是第一时间在我们的va学弟四群里说了哈哈。双非确实很难，但我仍然觉得未来是有机会，只是想证明自己，想证明皇天不负有心人吧。

没有绩效 薪资差强人意且据说加班严重目前还有些入池的，待遇会更好，但不知道能不能泡的出来。是应该先签保底？还是直接拒？好纠结啊

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...