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...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

之前临时干过一个OCR的岗位，老板和人事几个领导都不懂技术一开始还只是干OCR做账本入库，后面知道我是计算机毕业的，开始问我爬虫怎么弄，因为不在职责范围内，所以只好推辞掉（本来工资给的也很低），老板也很聪明，说可以给我按商单付费做这个，我一问预算，他说一单可以给到50左右。。我还多嘴问了一句，爬什么，结果是淘宝。。。