先放一张从办公楼视角的园区图⬇️ 入职巨人快一年了。这一个年最大的感受是——我好像没在“上班”，就是换了个地方生活。 🏡 关于住：提供两年宿舍，第一年免费入职当天领到宿舍钥匙的那一刻，我人是懵的。双人间，水电全免，冰箱、洗衣机、微波炉全配好了，每个房间独立Wi-Fi，柜子大得能塞下我大学四年的家当，公共区域每天有人打扫。最离谱的是什么？宿舍到工位步行5分钟，早上9:50起床都不会迟到。🍜 关于吃：食堂卷到离谱，3.5元吃一顿早餐巨人的食堂，是那种会让离职员工专门发帖怀念的存在。早餐：土豆饼、萝卜丝饼、煎饼果子、小馄饨、包子、豆浆、八宝粥……我每天的早餐标配是煎饼果子（3元）+豆浆（0.5元...

有点搞笑了哈哈哈😂

为啥都没人鸟我哇各位大佬帮忙看看简历

大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...