中电29所的蓉威

终于他妈的拿到个正常offer了，很难想象三周之前差点被一家破公司干到玉玉症和躯体化；无限制的算法优化如同核爆一般在新宿的面试大厅亮起冲天的光芒，难题的轮盘在优雅的代码中灰飞烟灭。废墟之中，全力护住自己代码思路的面试官老李无力地靠在残破的工位上支撑身体，他的左手——那道精心准备的并发陷阱——和大腿——那个堆排序的手写要求——都被这一击吞噬殆尽。同样被逼到极限的求职者小陈出现在老李面前。老李立刻强迫自己不再倚靠椅背，堂堂正正地站在小陈面前。然而，在编程思维同源的影响下，小陈所承受的刁难被大大削弱——在灵光乍现的调试下，小陈的思路再次恢复。对求职者小陈来说，决定性的一击——远距离的“全栈茈”——只...

27届Java，目前在找实习，简历求各位指导一下

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...