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理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点：  知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...

主要语言是PHP，次要是go，有这段PHP经历对之后秋招的找Java帮助大吗？有用吗？还是一点用都没有

腾讯-校招内推 热乎乎的内推码：EUTPZZRV  腾讯秉承开放、包容、共赢的文化理念，鼓励员工勇于创新，追求卓越，在这里你能实现自我价值。 走上面链接投递就是我内推，全程push 杜绝石沉大海 分享一些面经： 第一轮技术面  闭包作用及实际应用场景 HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3的核心差异 实现红绿灯控制效果（异步时序逻辑） React Hooks的设计动机与类组件对比 浏览器事件代理原理及实际应用 手写Promise核心逻辑（包含resolve/reject） 数组去重与高频字符统计算法 Web安全防护措施（XSS、CSRF） 浏览器渲染流程与重排/重绘优化 跨域解决方案（J...