slow down with the greatness

【先说bg，单9硕，本硕都是电子信息，女生，目前 0offer（上个月拒了两个）】从9月份开始找工作，投了200+，面了12家（每家都是2-3面），现在还在找工作....我现在已经开始厌恶工作日了，因为工作日意味着要继续投简历、准备面试，我真的好累...为了那“似有若无”的机会，有了机会还要努力把握机会：改简历→投简历→测评→笔试→AI面试→一面→二面→三面，把握了机会还得听天命...我讨厌自己像一个商品一样努力展现自己、推销自己到头来，甚至连一个拒绝你的理由都不给“我是祖国的花朵，祖国好像也不缺我这朵无名花”

每天早上醒来第一件事：颤抖着打开邮箱，期待看到“恭喜录用”，实际看到“感谢投递”。从六月到十二月，邮箱里塞满了各种邮件，数量多到能写一本《秋招邮件图鉴》。今天咱们就来数数！ 小小 146 封！  一、你的邮箱里都有啥？  感谢投递型（数量最多） 刚投完简历，邮箱就像被设置了自动回复：“已收到您的简历”“感谢您的投递”...这些邮件就像餐厅的迎宾语，礼貌但没实质内容。最绝的是，有些公司能连着发三封一模一样的，生怕你看不见。 流程通知型（让人又爱又恨）  笔试通知：看到就头疼，又要刷题了 面试邀请：心跳加速的时刻，赶紧查日历 宣讲会邀请：去还是不去？这是个问题  结果告知型（最牵动人心）  感谢信...

因为自我感觉非常好，并且觉得我的ACM技术很厉害，但是我现在属于自由职业人员（无工作）我想要求一份有关于ACM的高薪工作，要求我月薪1000w+。

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...