元梦之星这招真是太狠了

投递了100多家，基本上投递一家都会发一个邮件：感谢投递，接下来我们会进行简历初筛什么的然后很多看到了我有双非本的经历，直接简历挂，很遗憾。。。。。

27java。目前写了一个业务项目，在犹豫下一步搞业务还是轮子。简历有其他问题也求指教😉

6.20从腾讯离职秋招，10.20终于拿到第一个意向，同时小论文也中稿了四个月来60场面试，持续焦虑，看着其他人纷纷上岸，内心自卑焦躁不过终究是柳暗花明又一村虽然这些成就在大佬眼里不算什么，但对于我这个普通人来讲，已经满足了双非转码+0基础的我，一路走来磕磕绊绊非常要感谢自己的导师和学长指导，还有志同道合的26届老哥们的陪伴继续前进吧，不能就此停歇。学如逆水行舟，不进则退终于不用再焦虑了！

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...