寒冷能冻结河流，却冻不住灵感的奔涌——这个冬天，因为有你们，依然热气腾腾。249 位创作者，你们用笔尖、用镜头、用持续不断的表达，让整个季节都明亮了起来。它珍贵，因为背后是日复一日的坚持；它闪耀，因为里面装着你们倾注心血的作品。恭喜上榜的所有创作者，你们值得最响亮的掌声！🎉一、11月创作狂欢・硬核战绩公示当热爱扎根行动，数据自然自带光芒 —— 每一个亮眼结果背后，都是创作者们的全力以赴与精益求精～👉 创作者集结力：249 位创作者主动参与【11 月创作狂欢】，用行动诠释 “内容为王”；👉 内容产出力：全月累计为牛客社区贡献 2304 篇内容，从可落地的职场技巧，再到令人共鸣的个人年度总结...

本人双非本，一段中厂6个月测开实习秋招以来，被无数大公司直接简历挂，陆陆续续也面过五个比较大的公司，给我的统一感受就是学历真的很重要很重要，我的实习虽然只有一段，但是在公司项目的成果还是很能打的，基本上一面都可以过，但是一旦到了主管或者HR那个层面，真的可以很清晰感受到他们对学历的看重大于能力，之前极兔那个面试官就直接明说，他们觉得能力可以慢慢培养，但是学历就体现一个人的学习能力和努力程度，也有HR直接说如果你同一批竞争者有学习能力和努力程度大于你的，你会怎么办？当时我好像觉得学历真的把我定在了一个弱智不努力的标签上，感觉很无力，当下尚且测试的环境这样，都不敢想象开发和算法已经变成什么样了，不过也有好消息，拿到了一家深圳10k的offer，也算是为我这两个多月的努力画上了一个逗号，后续怎么样，就要靠自己了，祝牛友们早日拿到自己心仪的offer

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...