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...

第一个实习真的很难找，很多企业直接不要大三的，在boss上沟通了一百多家，一共只投出去了10份左右简历，求牛友们出出主意😭😭😭

今年jd到底怎么回事，东子诚意不够啊，sp，ssp确实存在，我也看到过，但是感觉大家普遍都是白菜，遍地都是白菜，今年真的……尤其是前端，有些211本硕，985本开的都很低，个人见解，相比往年真的少了蛮多，不可否认优秀的人依然拿ssp，但是普遍薪资都下滑了，寒冬真的来临了吗……

过去这一年，像解一道漫长的动态规划。起点是刚入校时对代码的生疏，状态转移方程是每日图书馆、机房与在线评测系统之间的循环，而最终的最优解，是在蓝桥杯捧回那个沉甸甸的全国一等奖。它不只证明了我能坐稳冷板凳、攻克几百道算法题的毅力，更像一把钥匙，为我打开了大学集训队的大门，让我看见了一个更广阔、也更残酷的竞技世界。但奖牌的光芒，也照亮了前路的迷雾。当我开始准备暑假的ACM集训，并思考明年此时该继续冲刺更高竞赛荣誉，还是转身投入企业实习时，我意识到，自己站上了一个关键的十字路口。这一年，我学会了如何让代码在判题系统里拿到满分，却尚未学会如何让技能在真实的工程世界里产生价值；我精通了各种时空复杂度的优化...