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...

最近随着大家陆陆续续去到了实习的工作岗位上，于是我的私信里，被塞满了《吐槽》，例如：“去了两周了，一直是dirty work，没人带，要不要走啊”“薪资这么少，租房后赔钱实习，要不要继续啊？”“mentor要求我跟他们一个点下班，是不是在pua我啊？”“组里氛围比较僵，不开心，要不要跑啊”“感觉公司太小，没什么意思，要不要辞了再找啊”有这么多uu找到了实习，大斯兄还是很替大家高兴的，终于迈入职场感受职场但是发现大家都是在问我要不要润，大斯兄我实在难绷，大家还记得自己为什么找实习么？面对实习，你真的需要一些钝感更多心灵Massage、吐槽、避坑，可以来26届【实习交流群】，1w+26届uu们的选...