有一起找销售工作的同学吗

引子：三句话，我决定要他了最近团队业务扩张，所以有一些HC，我也因此成了“兼职面试官”，每天都在跟不同的候选人打交道。面得多了，一些有意思的现象就浮现了出来。这篇文章，就是我最近的一些观察和思考。有天晚上，我面试了两个同样有三年工作经验的工程师，都问了同一个问题：“谈谈你做过的最复杂的项目或者说你认为最有价值的项目？”第一个候选人滔滔不绝，讲了足足15分钟，从微服务架构的拆分一直聊到Docker的容器化部署，各种技术名词甩得飞起。可一旦循着问题深入提问，他就支支吾吾，东扯西扯，答非所问了，最后我在面试记录上默默记下：“技术面广，但深度不够，理解浮于表面，不太合适，pass。”第二个候选人听了我...

😭😭😭😭捞一捞孩子吧，可以出省，接受外包，捞一捞吧捞一捞吧!

夯：小红书。  小红书今年绝对的一厂之下，万厂之上，绝绝对对的王者，一夜登顶！！顶级：百度，字节。 字节还是一如既往的稳，但是拿的是健康和命去换啊，出了字节确实找不到这么待遇好的岗位。百度还挺意外的……人上人：京东。东哥今年给了挺多白菜的，但是听说部分给的还行，也算差强人意吧。NPC：鹅厂。鹅厂今年真的，失去了往日的光彩，感觉已经成为路人了，曾今的有鹅选鹅还可行吗。拉：美团。 今年这的被恶心坏了，如果说小红书今年给大家吃了一顿满汉全席，美团今年给大家吃了一坨shi。简直是无语，比白菜还白菜，美团一生黑！！

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...