关于实习选择的一点建议

最近在牛客看了太多咨询Offer的同学了，给一个普适的结论：1.选业务，脱离业务讨论公司没有任何意义，有鹅选鹅只是个梗。2.综合对比薪资、地域、业务、组内氛围，主要还是看组 不同组之间差距很大 另外考虑好自己想做什么业务，大家选offer的时候最好提前打听下组内的氛围。3.技术方面大家差距没有那么大，技术够用就行，能让你和别人拉开差距的主要还是对于业务的理解程度。4.很多同学被高薪吸引过去，从来没有问过组内是做什么的，结果去了之后landing非常痛苦，所以大家最好多做准备，考虑清楚再去 。 5.另外问下，对于校招生的培养体系和打听一下往届同学的离职率，他们的情况基本上就是这家公司近几年的写照...

难不成除了我人均四五段大厂吗，怎么问出来的

27届双非最近想要找实习，佬们能拷打一下吗😇

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...