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原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

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两段实习了，下段想去大厂试试看，go，Java都可，偏向做go，求大佬们帮忙拷打下简历和提升方向

刚入职那会儿，真的是什么都不懂，下班时间特别守规矩，天天准点走。以为按部就班就没问题，结果绩效一看——低得心碎。后来才明白，刚入职不是光守时就行，还得主动学、主动问、多承担一些任务，把能力和价值表现出来。吃了低绩效也没关系，把它当作一面镜子：告诉你哪些地方需要加把劲，也提醒你别再只守时间，要守质量和效率。职场成长，很多时候都是从低绩效开始，慢慢学会主动和规划。