25年刚开年DeepSeek横空出世，集团下发红头文件，全面拥抱AI，楼主毅然从一个JavaBoy通过内部考试转成了AI开发工程师，到目前为止算是整整一年了。今天来聊一下所谓AI开发工程师都在干什么？首先我们内部有一个共识，现在看到的大部分的AI应用，在公司层面完全是探索阶段，就是说大部分的AI应用都是一个华丽的demo，根本没法保证用户的大量使用了。强如千问，该崩还是得崩。所以我今年一半的工作内容都是在调研新技术，调研新交互模式，开各种会，这个时候你就会感慨为什么乔布斯、张小龙他们是产品而不是研发，很多时候我们精心设计，经过用户调研、项目立项、产品原型设计、技术调研、评审等等等环节，设计出来...

我这个招呼话术用了好几年了，就是个美好的祝福，一般收到的回复都是"下班就去买彩票“”这个招呼真特殊“”这个真得接""真中了分你一半“”谢谢你,也祝你暴富“这样理解的还是第一次见，真是没招了啊家人们招聘

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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...