春招是这样的

请问这是哪里打来的电话 有没有大佬了解的

人生三万天，只要你不在意亲戚和外人的眼光，在一个工资不那么高的厂里其实也很幸福wlb 真的不加班，假期也很多年假15天，12天病假，老板肯定会休假出去陪小孩，同事休半个月的假期也常见，平时请假也很简单，有的时候和领导说一下都不用走请假流程。 领导和同事都很nice，不存在PUA，领导也懂技术，交流起来很顺畅，领导也支持新技术探索，我就在联想的时候开始写技术博客和开源项目。 上下班不用打卡，平时项目也不急，下班基本不找你。但是也有些小缺点，比如最近发现被我们组的应届生倒挂了，含泪来牛客赚点内推费，希望大家多多用我的内推码呀 我也会及时帮大家跟进的。收到简历速度超级快，我感觉今年比去年得热情还要高...

RAG 是啥？RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，意思是 “ 检索增强生成 ” 。以前的 AI 模型知识有限，还可能答错或者答得不靠谱，而且企业用起来也不安全。RAG 就是来解决这些问题的！它能让 AI 在回答前先去 “ 图书馆 ” （知识库）搜资料，再给出答案。RAG 怎么干活？RAG 的工作流程简单来说就是三步走：你问我答：用户问问题，比如 “ 今天吃什么好？”，RAG 系统接收到了。翻书找答案：RAG 的 “ 小助手 ” 会飞快地在知识库里找相关资料，比如美食推荐、营养搭配之类的。整合输出：把找到的资料和问题混合在一起，扔进大模型里加工，生成一个超棒的答案，比如 “ 今天你可以试试清蒸鲈鱼，肉嫩味美，还很营养哦！”。RAG 的核心组件RAG 主要有两个核心组件：检索器（Retriever）：就像在图书馆里负责找书的管理员，能在知识库里快速定位到相关资料。生成器（Generator）：拿到资料后，它就像个作家，把资料和问题结合，生成最终的回答。RAG 跟其他技术比有啥厉害之处？对比直接用大模型 API 或者微调，RAG 有这些牛 X 的地方：知识更新快：知识库能实时更新，AI 就能立马掌握新知识，不用重新训练，省时省力。省钱省心：不用大规模重新训练模型，成本大大降低。不会忘事儿：不会像微调那样，在没训练过的任务上表现不好，稳稳地保留了模型的通用能力。不过呢，RAG 也有点小缺点，比如在特别需要深度理解和风格模仿的问题上，可能就没微调那么厉害。RAG 的关键环节和挑战文档切分（Chunking）：把文档切成合适的大小，就像切蛋糕一样，得找到那个完美的大小，不然可能影响检索效率。Embedding 模型选择：选对模型就像给汽车选发动机，直接决定向量表示的质量，影响后续的检索和生成效果。检索效果评估：得时刻监控检索的召回率和精确率，就像给检索系统做定期体检，有问题及时调整。向量数据库的作用：它是高效存储和检索向量表示的中流砥柱，就像给知识库装上了超级导航，能快速定位到相关信息。整体效果评估：要时不时对 RAG 系统来个全方位体检，从生成答案的准确性、相关性等方面打分，确保系统一直在线。

作为从小到大的好学生，一直在被各种因素洗脑，觉得自己就是想进体制内，找个稳定工作干一辈子，身边的人也都是支持鼓励。后来我发现自己并不喜欢体制内，还是喜欢一些有创造力的工作，所以瞒着父母去实习。直到最近被妈妈发现，她让我赶紧辞了实习，专心考公。压抑情绪爆发，跟父母摊牌了不想进体制也不想回家，他们终于露出了“真面目”。我说我从来没开心过，他们不理解，说有什么好不开心的我说这么多年一直很累，他们说谁不累啊？当父母的比你更累吵过几次，没有任何用。我发现他们不是因为爱我才支持我，只有我做出的决定和他们利益相符的时候，他们才会对我好。一旦利益冲突，他们就立刻收回所有的爱，并且能精准地说出一些伤害到我的话。...