入职第一天打开组织架构发现+1 base新加坡，本来想远程就远程吧，结果刚在飞书上打了个招呼对方发来一句『你能讲英文吗』，紧接着是全英文带一堆搜不到的缩写的业务文档。其实到这里我都可以靠应试英语功底应付一下，直到+1一个视频电话打来『抱歉我中文不好』，于是我俩以他英夹中、我中夹英的方式展开了雅思口语般的对话那你告诉我、我们面试的时候不是没有英文面吗？tell me！

这是拟录取吗，我只面试了一次3.11昨天收到offer了

🤣

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...