1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

何意味

想找小厂能行吗，都不理我

大家好，我是二哥呀。 用 AI 写代码、跑 Agent 这大半年，最大的感受就是——模型能力确实越来越强了。 但确实也是真的贵，Claude Code+Codex 我每个月要 400 多刀。 对于普通人来说，这是一笔不菲的开销啊，苍天可见，我也是真舍不得，但也是真离不开。😄 索性，兄弟们，总有雷哥想办法。上周在 GitHub 上刷到一个项目，README 第一行写着“每月 13 亿免费 Token”。  https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi   已经 6.2k star了。 01、FreeLLMAPI 是什么 先说清楚这东西干了什么。 Fre...