1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

终于到了 Lastday，社招不到一年光速跳槽说是。在滴滴确经历了虽然短暂但是特别温馨的一年，也学到了不少东西，收获了难得的记忆。有缘再见！

BOSS沟通150多个，交换简历就3个，面试就一个小厂。（双非本，双非硕）面试的时候问到了 Spring AI 和 Agent 的内容自己也说不清楚，八股这些准备很长时间了，所以还好，多多少少都能答上来或者知道一点。我现在的主要问题就是我感觉我这个Agent项目不太行，自己也没怎么吃透，也不知道该怎么学Agent了，搞得我很想转测开，转测开的话又到底要不要留Agent项目🥹，求各位大佬给点意见～～     ～～～引流～～

实习第93天，晚上9点25分。我刚吞下当天第二颗抗过敏药，胳膊上的荨麻疹在空调房里痒得像有蚂蚁在爬。电脑右下角弹出会议提醒：“21:30 招聘复盘会”。​ 这不是第一次，但那一刻，我盯着屏幕上密密麻麻的数据透视表，脑子里只剩下一个声音：“我到底在这儿干什么？”​白天，我是“京东零售招聘组实习生”，光鲜亮丽的大厂title。晚上，我是“人肉数据核对机”，对着永远对不齐的报表、反复修改的PPT、和业务方甩来的“这个岗位怎么没简历”的质问。Mentor随口一句“这个不难吧？”，我就要熬到半夜通过打招呼、主动联系、已读不回的数据盘点它到底“难不难”。最想跑路的瞬间，往往与事情本身无关，而是突然看清了自...