秋招我可以失误无数次，但只要面试官失误一次，那么我就会被招进去。凭着这一无敌信念，现在火热接收offer中，滴滴: 主要语音播报和对话，听说强度在互联网里面算好的， base北京网易有道: 也是tts相关，可能做同声传译，聊的不错，强度ok，就是不知道业务好不好， base杭州腾讯音乐: 合成方向，base广州，给的offer包基本满足预期。打听到tme的hc比较少，但是氛围好，比较wlb，业务技术毕竟背靠腾讯感觉值得冲一冲腾讯音乐二面面试官得知我在前司没转正成功的时候，他说，在一个小众领域能获得一些成就已经很不错了，无论做什么重要的是你能养活自己，就足够了…真职场遇到这样的前辈就跪了吧，对得...

属实有些累了

导员让我回学校并且辞职，我直接没放心上，继续来实习，但是她给家长打了电话吓唬我爹我要被开除了，我爹直接说要来学校找我，明天就要去找导员和家长谈话了，心情很差，因为找家长我真的毫无办法，我没有瞒着导员，因为她派人盯上我了，无论我招不招她都会和我爸打电话，所以我干脆全都招了，没想到接到的是我爸的训斥，可能是我命不好吧，也许之前的努力都必将白费吧……心情很差，我只是想找个实习能够更好的就业而已，为什么要这样阻挠我……

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...