通用语言模型通过微调就可以完成几类常见任务，比如分析情绪和识别命名实体。这些任务不需要额外的背景知识就可以完成。要完成更复杂和知识密集型的任务，可以基于语言模型构建一个系统，访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加一性，生成的答案更可靠，还有助于缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）的方法来完成这类知识密集型的任务。RAG 把一个信息检索组件和文本生成模型结合在一起。RAG 可以微调，其内部知识的修改方式很高效，不需要对整个模型进行重新训练。RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，...

鼠鼠除了字节全投了，牛课上的全被拒了，美团百度腾讯这些一直简历筛选，快手直接简历挂是只能年后投了吗

1、mysql多表联查的优化2、造成索引失效的原因3、mysql的三大范式4、MQ的使用场景5、如何防止MQ消息丢失6、如何动态扩大消费者数量,如何动态创建消费者?7、动态扩大broker之后系统需要重新发布吗?8、10台机器,只想让其中的4台去创建和消费,怎么做?9、redis的keys命令,在项目中可以使用keys吗?10、redis持久化机制11、redis缓存击穿,缓存雪崩,缓存穿透?12、redis模式?13、哨兵机制和集群机制的区别?14、哨兵机制会自动切换吗?15、redis内存占用内存比较多的时候怎么处理?16、redis的过期key是怎么删除的?17、接口响应慢的话怎么排查解...