刚步入职场，一切都很新鲜，也有些迷茫。面对繁杂的任务和不断更新的技术，我发现自己最需要的不是急于证明什么，而是 成长。工作不仅仅是完成任务，更是一个学习和积累的过程。每天掌握一点新知识，解决一个小问题，都是在为未来打基础。这个阶段，我希望做到：多学少比：先专注于技能和经验的积累，而不是与别人比较。敢问敢做：遇到不懂的就问，遇到能做的就尝试。总结复盘：每天花点时间回顾，找到自己的不足和进步空间。我相信，只有把自己打磨好，积累足够的经验和能力，未来才有更多选择的自由。现在的我，不急于成功，只希望每天都在成长一点点。

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...