为什么标题起这个，是因为高中的时候有个好朋友就喜欢说这句话，于我而言，我并没有这句话写的那么积极向上，或者阳光忘了在哪里还看过另一句话，说如果生活把你的门关上，那你就再打开，因为这是门，门就是这样用的其实写代码这行挺没意思的，特别是现在，同事给我说，10年左右的时候，大家都以996为荣，如果一个公司不说自己996，反而会被面试者看不起，因为当年大家真的是抱着改变世界的想法去写代码的，那么改变世界速度当然是越快越好，当年给钱自然也是很慷慨现在嘛，这个世界已经和十几年前很不一样了，互联网软件再怎么发展，感觉也不如让大家早下班几个小时来的实在我入职了也有半年了，其实也才就半年，这里就和我刚入职的时候...

众所不周知（本人瞎编的）如果进大厂是玩游戏赢了mvp，那我们可以简单粗暴把拿下mvp的同学们分为高学历，强能力和关系户也就是数值哥，手法哥和机制怪那我们再回过头看这个问题，也可以简单粗暴的理解为：数值哥以为自己老有操作了；手法哥以为自己数值老高了；机制怪以为自己两者兼顾呢~

有人零实习也能进大厂，是因为他们手里有比实习更硬的底牌，高学历背景，985、211的毕业证本身就是一块金字招牌，或者丰富的科研经历，发表过高质量的论文，参与过前沿项目，这些都是能力的直接证明；亦或是那些高含金量的奖项，像ACM竞赛的金奖、Kaggle比赛的高排名，这些都能让招聘官一眼相中，当然，家庭背景硬也是一种隐性优势。总之，没有人能够无缘无故的进入大厂，当然家庭背景很硬也是一种能力

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...