1️⃣ 请先做个简单的自我介绍？ 😊 2️⃣ 能否谈下你应聘这个岗位的优势？ 🌟 3️⃣ 你的职业规划是什么？ 🎯 4️⃣ 为什么选择学而思作为你的求职目标？ 🏢 5️⃣ 你对学而思的课程顾问岗位有哪些了解？ 📋 6️⃣ 描述一次团队合作的经历，你在其中扮演了什么角色？ 🤝 7️⃣ 遇到工作压力大时，你通常如何应对？ 😊 8️⃣ 面对家长和学生的投诉，你会如何处理？ 💬 9️⃣ 如何向一个对学而思课程持怀疑态度的家长介绍课程？ 📚 🔟 请举例说明你如何通过有效沟通解决过一个问题。 💡 1️⃣1️⃣ 描述一次你认为成功的销售或推广经验。 🚀 1️⃣2️⃣ 你如何看待持续学...

本人2027届应届毕业生 目前在实习  不过这就业形势已经疯狂，求拷打简历 ，目前在学习 云计算 智算 Agent rag等等火热领域一些知识吧  对于未来岗位可能没有太明确好  就海投吧。。。求各位大佬给点意见  八股代码可能没那么厉害😂😂

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...