三个月前的我： 你好，我是三个月后的你。你现在正准备开始投暑期实习，觉得自己准备得很充分，对吧？抱歉，我要告诉你几件事，你听完可能会想骂我。 第一，你那份万能简历，投一家挂一家。不是因为你不优秀，是因为你投后端岗位时简历里全是产品经历，投产品岗位时简历里又全是技术名词。三个月后你做了三版简历，回复率才上来。所以，现在就去改，别等。第二，你准备用脑子记住所有投递记录。别傻了，投到第十家你就忘了第一家投的是什么岗位。三个月后你做了一个飞书表格，每投一家记一条，才没重复投递同一家公司同一个岗位。所以，现在就去搭表格，别等。第三，你觉得自己LeetCode刷了200题就能过笔试了。实际上公司笔试的题型...

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

记录一下找暑期实习的经历，这段时间一边实习一边在面暑期，从三、四月份就开始投递，所有能投的基本都投遍了，感慨一下双非的机会真的很少，阿里、拼多多、小红书、蚂蚁、滴滴…，还有很多基本面试机会都没有，我拿到面试机会的只有字节、腾讯、快手、美团这四家，其他厂有的给了笔试，有的简历就挂了。而且字节也是五月才给面试机会，前面投递基本没反馈。个人感觉对双非比较友好的就是字节和腾讯了，但是腾讯我是二面横向挂了三次，真的很无语，一开始挂了还是很难过的，但是挂到后面都麻木了。下面是面试经历：腾讯 算上之前日常实习 一共8场面试 2+1+1+2+2 最后一个二面横向一周给我挂了 真的很无语快手 约面试了 但是我记错时间了鸽了面试 hr说改时间 但是无后续 这个确实是自己的问题 但是我记得那天是实习工作太忙了 面试忙忘了美团 个人感觉发挥得不错但是一面无后续字节 算上之前日常实习 一共11场面试 1+2+1+1+4总共就四家给了面试机会 但是我个人感觉只有腾讯和字节这两家相对不那么看学历 尤其是字节 只能说双非确实在找工作会劣势很多而且很难靠项目或者实习经历来弥补学历的不足 很担心后面秋招

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...