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...

去年参与了春招 总结一些公司的春招情况

双非二本这个简历真的约不到面试吗

1. 架构设计 本应用采用纯前端架构，数据持久化依赖浏览器的 LocalStorage，实时天气数据通过调用公共天气 API 获取。   ## 2. 技术描述 - **前端框架**: React@18 + TypeScript + Vite - **样式方案**: TailwindCSS@3 - **路由管理**: React Router DOM@6 - **状态管理**: React Context API (管理全局状态如当前城市、单位设置) - **数据持久化**: LocalStorage (存储城市列表、用户设置) - **图标库**: React Icons (使用其中的 Wea...