一上班就想下棋，这正常吗？

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...

难上难，难如上青天，不想当主播，不想当销售，不想当外包，还想当白领。其实也是一种矛盾吧，3k工资遍地有，只是觉得配不上自己，觉得自己的要求与现实不匹配吧，翻来覆去。倒横直竖😤

我在职场摸爬滚打多年，看过数千份简历，也亲自带过不少实习生。关于“一段长期深度实习” vs “多段短期浅尝辄止”，这其实是大学生职业规划中非常经典的一个博弈。 如果非要给个一锤定音的结论，作为招聘方，我的答案是： 在大多数情况下，一段有结果、有闭环的“长期深度实习”，远比三四段走马观花的“短期体验”要“香”得多。 但我会把这个问题拆解开来讲，因为不同阶段，策略不同。以下是我从**招聘官视角（Hiring Manager Perspective）**为你做的深度剖析：一、 为什么我看重“长期深度实习”？（6个月以上）在筛选简历和面试时，我对长期实习的候选人往往会有更高的期待值和信任度，原因有三点...

总感觉自己没有被尊重