嗨嗨嗨，我又来了。

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...

遇到个**主管，全程上压力，不给过

好好好，笑死我了

ai面总结：AI调教的很好，问的问题很有意思，整场面试不会有很大的压迫感，追问大多是根据你的回答提问。总时长：35分钟Q1:自我介绍，重点介绍一下个人背景和大学期间的主要经历。Q2：你对于在一家公司长期发展有什么看法？你认为哪几点因素会让你在一家公司长期工作？（有追问）Q3：你取得过的最大成就是什么？过程中最大的难点是什么？你是如何突破的？最终的结果怎么样？（有追问2个）Q4：请描述一个过往遇到的最有压力困难或最具挑战的一个场景，你是如何解决的？对你有什么影响？（有追问）Q5：依你的看法，请描述一个你近期完成的项目任务，如果重来一次，你会做哪些不同的事情来提升结果？（有追问2个）Q6：电商运营...