想当初我选offer的时候牛客上还没有多少能参考的信息，在牛客，互联网大厂信息这么密集的情况下，对我们想进其他领域大厂的人来说，确实不够友好，所以我来分享一下我的心得，希望能帮助到学弟学妹们吧。（也算是抱个团了）其实也是有点稀里糊涂，当时没有在牛客上查到多少信息，我也还是做了一些功课的，不然就真纯纯开盲盒了，万一遇到一个很差的公司呢？那我岂不是对自己太不负责了。分享一下我当时的做法，我先是去看这家公司的行业地位，是不是处于领先，处于行业头部就说明有点东西，说明已经被行业认可了！其次我会去看这个公司是不是注重技术，很简单，就去官网看，是不是有大篇幅介绍（说明重视），具体是哪些点比较牛（比如拥抱A...

秋招面了20几场，挂1/2/3面均有，最后结果就是大中小厂无一offer，最后去实习了，大伙找不到的都去投实习吧，多关注刚放出来的岗位，容易捡漏ps：后续又有快手约面，现在字节美团快手一大堆面试，兄弟们快投

哈哈哈 和你们开玩笑的

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...