考研下岸找工作的，完全没有实习。12月底考完就感觉没戏开始准备简历背八股。秋招末尾和春招前期一败涂地，最后终于在四月中拿了满意的offer。最后决定去麦吉太文，面试体验太好了，给了SP待遇。在北京，包三餐（自助），8小时工作制弹性打卡不加班双休。虽然北京租房比较贵，但是12%全额公积金还有房补，完全能覆盖租房花费了（除非想租单间而且比较好的一个月七八千）。虽然是休闲游戏三消，未来肯定不如大厂。但是氛围很好工作轻松，算时薪待遇比大部分大厂都好，所以我觉得还挺不错的。而且我比较想自己有时间做做独立游戏，去大厂996加班肯定是没时间做的。然后是春招总结几个比较难绷的进度：腾讯（简历泡池子泡了半年）网...

难受，整个面试环节就一个地方回答错了也被挂。面试官这速度太快了吧，才4个小时就给我挂了

她只知道我"在找工作"。每次视频她都问："今天怎么样啊？"我能怎么说？"今天笔试挂了一场"？"今天面试没过"？"今天投的简历已读不回"？说了她也不懂"笔试""AI面""HR面"都是啥。她只会跟着着急。所以我每次都说："还行。"她就放心了。然后开始跟我聊家里的狗下崽了、小区门口的超市关门了、隔壁奶奶摔了一跤。这种对话我以前觉得啰嗦，现在我就想听她说这些。比什么"加油宝贝"有用多了。

大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...