许愿Thoughtworks

格力是我毕业的第一份工作，其实蛮多不舍，而且说实话，格力也很适合我！ ⭐️入职：入职格力电器，首先是非常难得，光面试环节就有四五轮，我从西安投递简历，通过筛选，需要到总部进行复试，就这一点已经击退了很多人。（疫情原因很多改成了线上） ⭐️面试：格力的面试不像别的公司，格力会更看重一个人的品行，道德，稳定性。因此可以看到很多专业并不是特别出众的人，会拿到offer。因为任何人进来，公司都会对他进行一年的培训，很全面，而且导师也很仔细！所以我经常也讲，格力是职场的黄埔军校！ ⭐️工作：在格力工作，是一个非常好的平台，首先你会接触但各种不同岗位的同事，向他们请教也不会有怨言，不管做什么工作，什么部门...

终于知道网上jd面经什么辣么少了

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...