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...

一面问我后端，微服务数据库redis消息队列，计算机网络操作系统八股。二面问我agent，mcp，智能体框架，langgraph，多智能体协作范式，sse，react，function calling，CoT，few-shot，幻觉，记忆管理，rag流程和优化，工作流。三面问我有没有部署过大模型，微调，强化学习，目前垂直落地领域和常用架构等。

一面主管面全程没超过30分钟，主要问题如下：1.自我介绍2.GPA/排名/校内职务/四六级3.让我英文自我介绍，但我没准备，一时语塞4.自认为学的最好的一门课（会追问具体内容）5.实习项目方案从发现到落地的整个过程概述6.一些常规、简单的专业知识（大概问了5、6个点）7.简历中涉及到的量化数字来源8.沟通能力询问（举例说明）9.对base的看法10.家庭情况等歌尔股份26届歌尔之翼校园招聘全球启动【关于歌尔】歌尔2008年在深交所上市，是全球布局的科技创新型企业，主要从事声光电精密零组件及精密结构件、智能整机、高端装备的研发、制造和销售。连续多年获得中国电子元器件企业百强研发实力榜第一名。【正...