字节逐渐将QA转研发/全栈,传统测试岗位生存空间越来越小,接下来做测试,要么具备研发能力,要么具备AI+测开能力,你能够提效多少,可以帮助团队干掉多少人力成本,你的价值就越高,正如最近听到研发同事讨论做一个自动解bug的智能体,这将大幅度减少研发HC,我们只有亲手毁掉这个行业还可利用的资源空间才能让自己有资本生存下去,AI并不是要替代这个行业,而是一次全新的变革,如何适应这个环境的变化,是每个人需要思考的事情

本人27届双非一本本科，专业是智能科学与技术，目前只有这一个要我的，但是这个亚信科技好像是个超级大外包公司，人家说这种实习写简历上是扣分，工资说是3300，请问有没有必要去啊，顺便附上我的简历，请大佬来帮我挑挑毛病

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...