鼠鼠双非本，只有一段小厂实习，秋招投了也有小100家了，只有2，3家面试，中大厂都没消息，可能还是鼠鼠技术太菜了。上周也是投了家旁边的制造厂，居然6天走完流程了，也是拿到第一份offer了，虽然工资比较低，但是也很满足了，也有继续下去的勇气了，顺带问问大佬们，现在是去找个实习还是继续背八股面试呢

来美团快半年了，真的感觉像在上学，还是带薪的那种。每个新人都有导师带，从业务到技术，手把手教。遇到问题随时问，导师还会主动约一对一，分享经验和方法论。而且学城太实用了，项目文档、技术方案、踩坑经验，想查什么都有，比大学图书馆还全。最舒服的是团队氛围，同事之间很友好，有问题大家都会帮忙，没有那种冷冰冰的感觉。每天上班就像去学校，还能拿工资，这感觉真的不错

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...