✅超棒的工作氛围 网易的上班时间简直是 “弹性天花板”！实行弹性打卡制，只要保证一天工作时长有 9 小时，早上 10 点到岗完全 OK，这对习惯熬夜、爱睡懒觉的我来说，简直是梦中情 “班”😍。每天到公司，心情都格外舒畅～ mentor 温柔到爆，工作上耐心指导，还时不时请全组喝奶茶，让我们在甜蜜中高效干活。同组的小伙伴们也超暖，日常分享小零食不断，零食柜仿佛永远 “补货” 中！ ✅让人尖叫的福利 1.免费四餐🍚：实习生三餐加夜宵全免费，食堂种类丰富，被称为 “猪场” 真不是盖的。饭菜每天花样翻新，几乎不会吃到重复的，而且新鲜健康，不是预制菜，管饱还好吃。 2.免费饮品与下午茶☕：每一层都有...

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！！！

bg双非本西电硕投了20天没啥动静，有无大佬帮忙看一下简历给个建议，有偿也行😢项目是王二的rag和改良的点评。。

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...