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...

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最近好多学弟学妹问我：“我是该在一家公司实习半年，还是利用寒暑假多刷几家公司的履历？”这个问题没有标准答案，但有“局部最优解”。盲目刷数量或盲目堆时间，都可能是“无效实习”。今天我们就来掰扯掰扯，这道选择题到底该怎么做。🌟 情况一：什么时候该选“多多益善”？（Breadth）适用阶段：大一、大二/研一（入行/转行初期）✅ 核心目的：试错 如果你还不知道自己喜欢什么，或者对某个行业有滤镜，那就多去体验！有位老先生说的好“实践是检验真理的唯一标准”。这个时候，你的目标是广度。哪怕每段只有2-3个月，只要能让你明白“我不适合干这个”，这就是巨大的成功。去快消感受一下节奏，去互联网体验一下内卷，去国...