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...

个人BG：双非本硕秋招方向：Android客户端开发实习经历四段：第一段是一个七八百人的小公司、第二段理想汽车、第三段滴滴出行、第四段百度（实习方向均为客户端开发）秋招简历通过情况：除了阿里系 东哥这种强卡学历的 其他基本投了就有面面试情况：前后面了将近40场 真正意义上直接挂掉的应该就只有TME的二面（牛客刷到了好几个友友都是倒在了TME二面一个女面试官手下了），有一些排序死的（类似字节的三分刚过线的情况）offer：9个薪资情况：45w~65w（算上年终+签字费）自己对于客户端的看法： 客户端是真的不如后端，这是毋庸置疑的。客三消也不是没原因的 ，再加上现在各家都在转跨端，把业务往跨端上迁...