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...

学院本，几段实习都是那种20多个人的公司，接下来想去相对来说大一点的公司找一个能转正的实习，牛u们可以给简历一点建议不

27届，bg双非本211硕，0实习找暑期，简直是地狱难度，要么简历挂，要么笔试挂，总算有约面的最多到二面也杳无音迅，某天晚上一时冲动投了字节（因为传说中的面评机制导致我一直没敢投，本来是打算先找个中小厂填简历，等秋招再面字节）没想到顺的不可思议，第二天hr就打电话约面了tl：3.30一面，第二天约二面4.3二面，隔一天约三面4.9三面，结束后10min约hr面，hr闲聊确认到岗时间，当场口头oc回想起那段日子，真是相当煎熬的一段时光，基本每个小时都忍不住检查邮箱，效率也是真的高，我都没想到简历能被捞这么快（点名某鹅某为，到现在都还在泡池子气笑了）最大的感受就是，实习这事是真的玄学，一个月前还在为实习天天愁的睡不着，做梦也想不到一个月后能坐在宇宙厂工位上。有时候被拒绝也不一定是你能力的问题，横向竞争太激烈了。千万不要灰心，保不准哪天就柳暗花明了

时间好快呀，不知不觉当中四年就过去了，现在回想起来，感觉就是一下子的事情，就好像才两三个月，当初刚来学校报到的场景都还历历在目。感觉好多事情都没有尘埃落定，现在都已经结束了，现在我来一 一写上句号。大一的时候是在浑浑噩噩的同时保留了对碌碌无为的厌恶，却从来没想过如何改变现状，上课的时候心不在焉，讲课的内容在我看来无非两种，没必要学的和学不会的，确实不喜欢思考，线性代数，高数，概率论这些课程虽然说分数都不算低，但其实都是靠着捷径，当时自诩小聪明，但是人生的上限就是在这种投机中不断拉低的，如果当时能认真学一下，后面的军队文职考试也不会那么拉跨。虽然有许多人说教育具有滞后性，脱离实际生产，但是我觉得...