先说背景：某985本硕，一段中小厂实习经历，GPA前20%，自认为简历还行。投递情况：字节、腾讯、阿里、美团、快手、京东、百度……能叫得上名的基本都投了3月份开始投，断断续续投到4月底，前后加起来大概80份简历出去了结果：2个面试。对，你没看错。80投2面。其中一个面试挂了，另一个流程到现在还在卡着，状态栏写着“面试评估中”，鬼知道要评估多久。最让我崩溃的是字节——我投的是AI产品岗，简历连初筛都没过，直接“简历挂”我去牛客上翻帖子，看到一个26届的老哥也在吐槽，说“AI方向投递结果不算好看，简历挂不少，也有一些流程卡住没动静”我当时心想，原来大家都一样啊。但问题是，我明明觉得自己的经历挺匹配...

有点搞笑了哈哈哈😂

简历有啥问题吗，约面率好低，暑期实习基本上只有字节腾讯给面

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...