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2020-11-05 19:31 西南交通大学大数据开发工程师

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12-14 19:13

快手_后端开发

RAG技术全解析：八股向（bushi

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...

聊聊我眼中的AI

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12-11 23:01

武汉大学 Java

20251211【字节】面试算法真题（共2题）

题目1：回文链表判断题目2：二叉树子树判断

投递字节跳动等公司10个岗位

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11-22 16:20

已编辑

青岛黄海学院 Java

27届学院本第N次简历修改冲刺中大厂求锐评（投递24天，官网200+，boss600+无面试）

一段java开发实习经历，从10月30号开始至今无面试，结合了广大牛友的建议第N个版本的简历（后期我会拼接成一页的），跪求各路大佬锐评指明不足的地方，我是不会放弃的，既然别人可以做到那么我也可以

等闲_：感觉有好多地方会被问穿，mysql存储向量这个方案问题应该很大的，如果深问的的话，为什么不用es，不用pg，不用mivus，分块策略是怎么做的，向量化是怎么向量化的，稠密向量还是稀疏向量，再深问余弦相似度，HSWM算法，Bm25算法，为什么不用混合检索或者Rank重排序优化？其他的项目不停机分库分表咋实现的，切库过程中数据有diff的话有没有补偿策略？既然有了分库分表了有没有碰到业务上不好优化的慢sql，让这个sql读从库？而且点评的话，最好自己压测过，要不这个数据也不好解释。现在就27的情况来看，很多同学已经有了中大厂实习，这个节点也会偏向这些有大厂实习的92同学，而且hc也不多，所以坚持海投吧