新凯来东莞报道的有没有啊

市场部/管培生/运营岗📖 1. HR初面（电话/视频）：基础筛选，约20分钟 2. 部门主管复试（现场/视频）：专业能力考核，约30-40分钟 3. 总经办终面（现场）：综合评估与岗位匹配度，约20分钟 TL参考：投递→1天内HR面→3天内复试→终面→2-3天出结果 - “简单自我介绍一下” ✅ 重点：突出与岗位相关的经历（如活动策划、数据分析），结合品牌调性（国风、年轻化）举例。 - “你了解霸王茶姬吗？最近的市场热点是什么？” ✅ 必答知识点： - 品牌定位：“原味鲜奶茶”赛道，对标星巴克的“东方茶饮文化” - 爆款单品：伯牙绝弦（年销1亿杯+） - 近期热点：春节翻译争议（Lunar ...

👋个人背景：9本 Java后端👏offer1：顺丰 base深圳，大白菜年包27，已发offer邮件，要求下周三签三方。听说顺丰加班严重，福利一般，深圳南山租房等物价也贵，不过后续跳槽的title似乎还行？💯offer2：满帮海外业务，base南京，10月14收到意向，正式offer说是在10-12月发。了解到满帮薪资不错，往年能有(22-24)*13.5。不过海外业务似乎是满帮子公司，担心跳槽认可度低，而且公司是今年4月份成立，担心不稳定。uu们觉得签顺丰还是等满帮offer好呀？另外，虽然南京物价低，我担心后续社招跳槽要求线下面试的话，南京不方便？😥有没有懂的大佬介绍下

不知道为什么会有这种雷霆惩罚

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...