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...

敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度？L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感，谁能不心动啊🥹不服来战💪

各位佬们，帮们看看简历是否有可以优化的地方，特别是实习经历（不知道咋写），求锐评

从实习到现在，我一直最困惑的一件事是：为什么在Java开发中，有些看起来很简单的功能实现起来总会出问题。我以为只要写好代码、调用好接口就行，但在实际项目中，经常遇到线程安全、对象共享、内存泄漏或者依赖包冲突等问题。明明逻辑简单，结果调试起来却花了大量时间，这种理论和实际差距让我一直很困惑。