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...

211本硕+3实习+3项目=路边一条😋

这种简历找不到一个实习生岗位嘛😢

“双非”二字，在人才涌动的求职季里，常常像一道无形的门槛。有人被它绊住脚步，陷入自我怀疑的漩涡；也有人将它当作重新认识自己的起点，默默积蓄力量，最终弯道超车。本文的主人公陈屿，就是后者。他是一所普通院校的商科生，没有名校背书，却在毕业季拿下一家头部实业公司的管培生名额。这并非幸运突降，而是一场长达两年的精心布局。从低落的自我否定，到一步步搭建起属于自己的竞争力，他的经历中，有每一个双非学子都可能遇见的困顿，更有走出困顿的真实路径。一、困在标签里：当“双非”成为第一道枷锁大三那年秋天，陈屿第一次感受到现实的锋利。同校师兄师姐的求职分享会上，一句“有些企业只要985、211”被反复提及。他坐在台下...