说实话，一提到AI项目，我之前也总犯怵，总觉得这东西离我们学生太远了——要么得训大模型，要么得有好显卡，还得要一大堆数据，算法啥的更是看不懂。但直到我自己上手试了才发现，完全不是这么回事！站在2026年这个时候，我真心想跟各位同学分享一个AI项目，它绝对是门槛最低、最实用、最能帮我们提升竞争力，而且做完就能用的那种——就是搭建一个属于自己的「本地私有知识库+智能问答AI助手」。它不是那种花里胡哨、做完就扔的Demo，也不是应付老师的课堂作业，是真真切切能帮到我们学习、还能写进简历里，甚至以后想试着变现都能用上的完整项目。不管你是在校生、想入门AI的小白，还是学编程的同学，做这个项目都不亏，性价...

搜多路复用，就能找到一堆一样的面经

各位佬想问一下  测试测开 运维 网络 云等方向 暑期实习想三月份投递 想问问26届差不多水平能拿到什么样的实习offer以及校招大概什么水平   #

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...