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...

简历没发就被拒了为啥啊

手机掉到地铁缝里很正常但是掉里面手机页面还显示牛客页面这就很好玩了

时间线：12.04 官网投递，12.09发了邮件选择约面时间，12.10一面。面试时间70分钟，已挂。个人总结反思这次面试碰到的面试官非常非常好，很感谢这位面试官。写算法题过程中会引导思路，考察八股时也会告诉我不会的该怎么答，以及纠正错误。整体面试体验是这几场以来最好的一次，可惜最后挂了。面试过程暴露了很多新的问题，最大的锅是自己算法写凉凉了。当天晚上面完之后估计已经挂了，心情一塌糊涂。又匆匆地开始预习编译原理准备12.11晚上的期末考试，一整个晚上都没怎么睡着。之前有很长一段时间没写链表类的题了，一直在刷图论和动态规划。结果碰到这么两个链表题，当时心里就一惊。现在面试过程中答八股和项目相关问...