26届女硬件工程师丨正浩创新面经及流程9.1一面1.自我介绍2.有无相关电源设计项目或经历，并浅谈3.DCDC拓扑手撕（但是我当时没带纸笔所以口头描述），BUCK和BOOST，同步异步的区别和优缺点，同步电路的控制方式（施加什么PWM波形，如何控制MOS通断）4.项目中最有挑战性的部分，怎么解决的，然后会深挖这一部分再提问（这个问题出现的根本原因，下次如何避免）5.面试官说我专业其实不是很对口，不是电气工程专业，所以问的比较浅，大家仅供参考9.2收到笔试链接，非笔试，为性格测试9.5收到二面短信9.8 二面，没有技术问题，主要问了在校做过什么项目，调试遇到什么问题，除此之外有没有做过电源相关项...

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...