1. 请做一个简单的自我介绍答案要点：基本信息：姓名、学校/工作背景、专业方向（嵌入式系统、单片机开发）技术栈：熟悉C/C++、STM32/ARM Cortex-M系列、RTOS、常用通信协议（UART/SPI/I2C/CAN）项目经历：简述1-2个代表性项目（如智能设备、传感器驱动、实时控制系统）求职意向：对嵌入式底层开发的兴趣，希望在贵司深入学习2. 你平时是如何学习嵌入式技术的？答案要点：理论学习：阅读芯片数据手册、技术书籍（《ARM Cortex-M3权威指南》）、在线课程实践项目：通过实际项目（开发板实验、毕设项目）加深理解开源学习：研究GitHub上的开源项目、参考厂商SDK和例程...

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...