题目描述某互联网大厂在进行员工招聘，给定固定的薪资预算【12万】，公司制定了如下贪心招聘策略：优先招聘 高职级员工（P7>P6>P5）在同一职级内，优先招聘期望薪资更低的候选人在满足高职级招聘人数尽可能多的前提下，再考虑低职级总招聘薪资不能超过预算数据模拟 CREATE TABLE dwd_emp_candidate_di ( candidate_id VARCHAR(20) COMMENT '候选者ID', level VARCHAR(20) COMMENT '应聘职级', salary DOUBLE COMMENT '预期薪资（单位：万）' ); INSERT INTO dwd...

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

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...