啊啊啊，同学收到了，我也想要啊

我现在大一，想在大学少走一点弯路，大佬们有没有什么建议，指点一下新牛（什么方面的我都想要改进一下，感谢大佬们）

大三前端但是0实习，1月陆陆续续面了MiniMax，字节，小红书、米哈游、虾皮，除了字节发感谢信其他在泡池子今天boss上一个小厂hr打招呼，感觉条件挺优厚的，感觉可以干到4月再面暑期问问牛油们可以去试试嘛1.29新编虾皮日常oc了，多面中大厂总有机会的🥹

人生第一笔工资！！！实习工资，每天300，一月13号入职，一共发了4050！！虽然不多，但是第一次感觉到自己的价值（...或者说价格吧）回想起在学校的时候，每周开组会，挨骂，干不完的活，每个月可怜巴巴的学校发的600补贴。每天都要去实验室，老登安排人定时拍照发在大群，太压抑了。但是！我快毕业了！！我领到了第一笔工资！！好日子快来了！！！希望大家都越来越好！！！

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...