时间好快呀，不知不觉当中四年就过去了，现在回想起来，感觉就是一下子的事情，就好像才两三个月，当初刚来学校报到的场景都还历历在目。感觉好多事情都没有尘埃落定，现在都已经结束了，现在我来一 一写上句号。大一的时候是在浑浑噩噩的同时保留了对碌碌无为的厌恶，却从来没想过如何改变现状，上课的时候心不在焉，讲课的内容在我看来无非两种，没必要学的和学不会的，确实不喜欢思考，线性代数，高数，概率论这些课程虽然说分数都不算低，但其实都是靠着捷径，当时自诩小聪明，但是人生的上限就是在这种投机中不断拉低的，如果当时能认真学一下，后面的军队文职考试也不会那么拉跨。虽然有许多人说教育具有滞后性，脱离实际生产，但是我觉得...

我大三tmd逃课去白马培训是吧，你老冯同意了没？

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

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...