大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...

破防了，真破防了。我们宿舍老三，大学三年我没见他翻过一次专业书。每天早上十点起，中午LOL一把，下午吃鸡，晚上吃完饭继续。期末考前借我笔记抄一抄，每次还能比我高。我以为他就是那种聪明但摆烂的，毕业肯定也就随便找个差不多的。结果上周他突然在群里发了个截图，鹅厂某事业群的暑期实习offer。我们整个宿舍群直接安静了五分钟。我去问他咋准备的，他说"没准备啊，就投了简历面了一下"。我血压当场上来。后来才知道，人家大二就在跟着学长偷偷接私活做小程序，github上小一千star，面试官看完直接说这种我们要。我现在每天图书馆坐十小时，刷题做项目背八股，offer还在路上……哭了

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

简历里一写单片机项目，十个人里有八个是 STM32F103C8T6。再往下问，还是点灯、串口、中断、PWM、OLED、DS18B20、超声波、循迹小车那一套。这套东西能不能学？当然能学。问题不在于你学了 F103C8T6，而在于很多人学完之后，以为自己已经“会 STM32 了”，然后就停住了。真到了面试里，面试官想看的不是你会不会点灯，而是你有没有从“会调用 HAL”走到“理解 MCU 系统”。说得直接一点，STM32F103C8T6 可以当起点，但绝对不能当终点。先说结论：F103 适合入门，但不适合长期停留STM32F103C8T6 的价值主要有三个：资料多，环境成熟，适合快速上手外设典型...