【总面试流程】初试+复试&面谈+岗前培训+签约offer，可能因为现在都在秋招，所以我走了校招流程，其实应该大致都差不多，只是我多参加了一个宣讲会，昨天收到面试未通过的消息，止步于复试&面谈。 1、初试：关注微信公众号：广州学而思校园招聘，里面有相应的题目，选择你面试科目对应的题即可，英语老师是模仿一个三分钟的视频，其实我觉得这个是比较简单，自信大方地上去讲就好了，可能要多注意和学生的互动，不要只站在讲台上。  2、复试&面谈：其实至今思前想后，都觉得自己表现很好，复试和初试一样，还是讲你模仿的视频，我还根据初试时，一位男面试官在初试结束后，给我们表演了一段他怎么讲的，...

投了半个月，陆陆续续有150多份，但是接到0场面试，实在不知道问题出在哪了，确实没有实习经历，已经尽力在写简历了

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...