美的，真有你的

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...

被挂最爽的一次本来昨晚想做笔试了，还好我有拖延症😄所有测评笔试ai面都做了才筛简历的公司都是沙壁😡

如何呢

因为还在走流程，还是改为公司帮选吧，不可说offer帮选不知不觉已经12月了，不得不感慨时间过得好快 ，我秋招面了好多呀，但都不太理想，现在的话只有这三家公司快要走完流程了，应该算是内包那种，我不太了解，薪资方面的话 微众>盒马>亿迅，但相差不太多 现在我主要想考虑这些公司的工作强度，裁不裁应届生，还有风评这些，或者说哪一家有助于我的职业发展，各位大佬方便的话帮忙投投票，thank you～