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前言上数十年，今年是招聘环境最差的一年，但下数十年，今年有可能是招聘环境最好的一年。——来源秋招中遇到的不知名的某hr找工作本身就是运气+实力，甚至在菜鸡看来运气占比更高，有的时候不要总是怪自己（倒也不是为自己开脱哈），尽人事听天命，不要自己内耗。菜鸡在这里总结一下自己的整个一个找工作情况，一方面是从群众中来到群众中去，感谢找工作的时候中各位大佬们的资料与建议；另一方面是希望能为更多的小伙伴们提供微不足道的帮助。一、楼主自己情况菜鸡自己是来源于东三省某双非大学（排名很低的那种），本硕自动化，硕士研究方向是纯仿真（跟控制和编程无任何关系），无正式实习（导师派出去干过杂活），无高水平期刊论文，无高...

历时两个月，23场面试，最终收获4家offer，努力终将会有结果。找实习的这段时间令人痛苦，是空窗一场面试都没有的窒息感，是多次二面挂三面挂的绝望感，但是我都咬牙坚持下来了。3.18-momenta4.13-同程旅行4.28-字节跳动5.9-OPPO

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...