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ssob是已读不回的，字节是压根不敢投的，简历是反反复复改了N遍的，八股是永远背不完的😅😅😅扯远了，道心破碎了，把简历发出来让大伙先看看笑话。再说正事。寒假日常实习还是很难找，连个面试都难约，我不是个例，这是网上普遍反映。不报希望了，趁着2、3月前赶紧做些什么才是。扔几个碎碎念：1.这破简历还能怎么改？写到什么程度才能过实习岗筛选？广大牛友来锐评一下2.火速辅修go，是否可行目前看来是学习成本最小的。首先，很多go实习岗位已经明确要求掌握gin等技术栈，拿java简历投go的时代已经过去了。其次，很多后端的东西，MySQL、Redis这些都是通用的，不用重新学。所以这个问题就具体为：2.1 java&go混血简历怎么写第一个项目，仿大麦的微服务，不太好改。因为有用到Redisson、AOP、SpringAI这些java强相关的东西，包装成go需要替换这些方案。第二个，点评魔改。应该可以包装成go，github上也有人用go重写过。2.2 java&go通用的轮子RPC直接pass了，太烂大街了。不知道动态线程池能不能做。反正项目上新有风险，不一定来得及，非必要就不开新的项目。补充：别跟我扯RAG了，这玩意已经成新的烂大街了，详见我上一篇的吐槽。3.认真学微调prompt什么的这个半步踩进算法了已经。八股和场景题完全就是另一套，没两三个月搞不定的。约等于换方向

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...