9本废物就业方向

双非本9硕，有一段大厂实习，但是含金量不高，不是服务端开发项目，也是后端开发的岗位。另一个项目是黑马点评包装版，想换一个项目，重新弄下简历准备春招，求建议。agent相关的项目有推荐吗

自毕业后蹉跎岁月五载，依稀记得大二毛概的老师在第一节课的时候问了我们一个问题，大家觉得这个社会是有阶层的吗，那时候沉浸在大学生活的小资状态中，上个月生活费没花完呢下个月又来了，满嘴劳动人民最光荣、世界人民大团结的胡话，没事跟舍友同学们约着三天一小聚五天一大聚。到了大四更加放肆，实验室老师每月给800的补助，现在回想起来，算是迄今为止最爽的一段日子。20年毕业，作为一个北方人，楼主毅然决然的成为一名北漂，被北京市政府光荣的称为外来务工人员，刚开始我可谓是壮志凌云，虽然没进到顶级大厂，但offer给的也不低，并且给了一份很可观的期权合同，当时第一年就觉得未来无可限量，渴望着通过打工实现阶层跨越，经...

从暑假投简历到现在，这家一直是我的白月光。为了等它，我空白着三方，拒掉了之前所有的offer。今天终于等到这份满意的结果，所有焦虑一扫而空。特别感谢这段时间牛客上互相鼓励的朋友们，大家都那么友善。希望每位正在求职的伙伴，最终都能迎来属于自己的好消息。

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...