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...

1⃣个人BG基本：学历背景：上海某211本、985硕，经管类专业rank4，GPA4.12投递岗位：交付体系（和供应链管理强相关）实习经历：有过2段强相关实习经历【一段世界500强（Gartner前10）、一段民企】求职目标：朝阳行业的供应链管理方向岗位👌🏻最终去向：斩获6个offer，最终选择远景能源！2⃣薪酬福利base：硕士 16 k-17k × 15～18 薪（看绩效档位）其他福利：六险一金、10 天年假【这点我觉得很牛】横向对比：我同届拿到某科技13k × 14；外企15 k × 163⃣今年秋招扩招还是缩？内部口径：CEO 张雷对校招生“种子”的培养支持力度大，倡导 “合规从娃...