1️⃣霸王茶姬面经（hr面） “简单自我介绍一下” 我大概讲了专业成绩和获奖等，我特意提到了我在社团有过活动策划的经历 “嗯有过活动策划经历是吧，说一下你对最近的市场热点有关注吗” “你了解霸王茶姬吗？就你的了解说一下” “你知道我们最近做的活动吗？” “你觉得你的沟通能力怎么样” “你知道达人是什么吗” “你了解我们这个岗位吗” “你觉得以你的经历，能为这个岗位带来什么，你做这个岗位的优势是什么” “你从大学城到公司大概要多久” -反问环节 问了薪资和上下班时间之类的 2️⃣霸王茶姬复试面经（部门主管面） “简单介绍一下自己” “你觉得做一个活动策划最重要的是什么” “你想从我们这个实习中获...

拒了一个月比度子高4k的东子，看中了文心一言的title，度子别负我

可以帮忙点评简历吗，虚心求教

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...