虽然0面试，但今天睡了一个好觉，夸夸自己

纯项目，无八股，感觉面试官挺严厉的。没有深入问细节，都是浮于表面的问题，感觉他不是很懂（？），或者感觉这样他可能觉得我很唐只会这些表面问题？（不过他也没深入问啊）自我感觉不太好。无手撕代码，一共就30分钟。

至于说昨天为什么没有发呢？是因为昨天看了四个小时以后，去打游戏了，忘记发了，今天吃饭想起来了，每天坚持吧，虽然说看的相对于其他人比较少，我相信我每天坚持看，我感觉我应该很快能学到苍穹外卖

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...

别觉得那些学历光鲜的人多厉害所有人都是普通人，就我说的。这个世界就是草台班子，同事上厕所没有纸，喊我去送纸，我看柜子锁上了，就拿了自己的抽纸给她，过了一会，我同事出来了，她去看柜子，从另外一边打开了，问我是不是傻。然后她把纸拿进了隔间，捣鼓了一下，又拿着纸出来了，我问为什么，她说打不开纸巾盒。我说，你直接放在后面台子上不就行了吗?我同事：哎你好像不傻。我俩都是硕士。