【高工资和高福利】 🔸实习薪资本250/d，研300/d统一；校招社招薪资也很有竞争力 🔸Manner员工内购减10，自带杯再减5，能白嫖大多数饮品；新人入职day全天manner畅饮不限杯数（实习生入职也算，所以有新员工入职全部门可蹭 🔸有一整栋楼用来休闲娱乐，酒吧、猫屋、健身房、影音室、游泳馆、电竞房应有尽有，条件比市面大部分场所还好（所以员工是真的周末会来公司玩） 🔸每层配备卫生巾、常见药品，行政部门更换及时；超绝办公环境，升降桌、MacBookpro、人体工学椅是标配 🔸有班车从地铁到公司楼下（其实走过去也不远 【友好的企业文化】 🔸#莉莉丝游戏 企业文化是“简单真诚”，工...

不是说字节投就给面吗，我怎么露头就被秒😅

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...