日常实习

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...

秋招面了20几场，挂1/2/3面均有，最后结果就是大中小厂无一offer，最后去实习了，大伙找不到的都去投实习吧，多关注刚放出来的岗位，容易捡漏ps：后续又有快手约面，现在字节美团快手一大堆面试，兄弟们快投

秋招都要结束了  想要一个测试或者测开的offer   求捞捞😭😭

韶音科技 可靠性工程师 面经HR面 7.1 （20-30min）HR很和善，问的问题不难回答主要是针对学习成绩、高考排名和所学科目情况针对项目情况也有一些基本的了解随后是一些生活兴趣方面的问题反问总的来说难度不大技术面 7.29 （30min左右）技术面很专业 详细问了项目内容是连续性的追问 针对整个项目框架项目具体细节然后针对某一个板块从你的思路开始深挖包括理论、实践以及解决方案，有一定难度建议多巩固理论知识且追问节奏较快，有压力反问环节综合面 8.5 （30min）是一位女主管 感觉水平很高问题都很有针对性，也是深挖项目感觉她比较追求高效率也可能是我太啰嗦了，建议言简意赅有重点的回答询问方...