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...

27届Java后端，11月开始投实习，到现在只有1面，是项目太水了么，加一个简单的ai大模型相关的项目可以么？谢谢各位佬😖

鼠鼠双非软工，大一刚入学时，坚定的走上了后端开发的道路。大一上学习了springboot+vue这套，大一下开始就主要在学习golang相关。现在一个项目是springboot+vue写的oj平台，一个是go-zero+tauri写的ai语音对话助手。鼠鼠所在的实验室今年前端走出了7位大厂，后端情况却不太好。到底是该考研，就业，还是转方向啊。

1.讲一下项目2.前端存会话？3.流式输出4.实习5.脚本过程6.npm 包管理工具，7.rspack,webpack区别 主要就是打包8.线上的区别，webpack如果你引入一个需要全量打包吗？他说线上的性能还是差不多的9.合并两个有序链表10.ai的了解11.大模型的了解，在前端的理解12.大模型怎么引入和业务的结合13.react native(了解14.vue的API,常用的一些东西15.wtachEffect对象的某个属性更改会不会监听16，深拷贝浅拷贝17.ts 常用的东西18.事件循环机制19.VUE的异步更新二面录屏没录上啊啊啊啊问了大模型相关的，算法是三数之和，还有个忘了周四...