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...

这几天有点焦虑  感觉一开始准备实习发现好多都不会 看小林八股发现自己数据结构没咋看 那一部分完全看不懂  见都没见过  算法也没刷过好像我大学学习  一直在看一堆中间件  和找一堆bug的路上  搞半天就会敲敲后端代码 用中间件都要捣鼓半天  ai找找使用方法面经也是有的面经还能看懂  有的面经见都没见过大一下刚开学就完弄苍穹外卖就怠惰了一年看着网上一堆27届都润了心里有点不是滋味  后悔当初不如再早一点逃课去找个小破厂实习  而不是在宿舍打游戏了附上:这几天回复我最多的一个  有点感动

只拿到了寻影和赛力斯，真没招了

作为一名23届毕业生，加入腾讯云智已有近两年半的时光。从校园到职场的转变，在这段日子里悄然发生。今天想以“过来人”的身份，分享一些真实的工作体验，希望能给即将踏上职场之旅的26届的朋友们一些参考。始于惊喜：从“开箱”开始的职场初体验入职第一周，我便深刻感受到了公司对新人的诚意与重视。一系列欢迎礼包接踵而至：校招专属礼盒、入职纪念品、节日礼品……每一样都设计精美，实用又有纪念意义。最近中秋佳节，我收到了公司定制的中秋礼盒——不仅包装雅致，内含的月饼口味也别出心裁，让我这个初到异乡工作的毕业生感受到了浓浓的关怀。更令人欣喜的是工作设备的配置。一台全新的MacBook Pro和27寸4K显示器，开箱...