华勤技术校招内推！

腾子二面面经1h 1.231.自我介绍2.实习经历拷打深究25min3.项目经历拷打15min4.手撕代码，找到所有出现两次的元素（不消耗额外空间，时间复杂度O（n））面完当天下午显示通过1.28约1.29三面

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佬们，二战无望想找嵌入式和测试的工作，简历求⛰️，

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...