如题，鼠鼠28届双非本，应该是学历不好，大中小厂都投了，连个面试都没有。后面只能找我们学院老师，帮忙介绍了个实习，是一个小外包公司，没有实习工资，明明说的是让我做后端，结果进来以后基本没有后端的活，全是前端的bug修改，现在又催着我学前端，说我只会后端路太窄，可鼠鼠只想试试后端去大厂啊，不然这么早来实习干什么。明明之前挺喜欢这个行业的，可是最近几天做下来，真的好累，什么都不会，还被各种催着学一些和职业规划没关系的东西。而且刚才看项目群，发现我们学校前两届acm社的社长竟然也在这个公司，一年前刚入学的时候，他可是让鼠鼠觉得非常大佬，大概率去大厂的人。本来以为鼠鼠的第一条牛客会是什么大厂面经，offer帮选，没想到是这个，哎各位有什么好的建议或者想法可以和鼠鼠说说，最近是真的好迷茫

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...