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...

还单休，压三个月工资，后来实在是干不下去了想辞职，家里人还死活不同意，追问下去才知道这破工作托关系还花了好多钱，估计都有10万以上，我当时都不知道说啥好了，花这么多钱，相当于倒贴上班，甚至还要欠人情，被说关系户，那时候上了大半年班身体累出毛病来了，钱也没挣到多少

每天早上醒来第一件事：颤抖着打开邮箱，期待看到“恭喜录用”，实际看到“感谢投递”。从六月到十二月，邮箱里塞满了各种邮件，数量多到能写一本《秋招邮件图鉴》。今天咱们就来数数！ 小小 146 封！  一、你的邮箱里都有啥？  感谢投递型（数量最多） 刚投完简历，邮箱就像被设置了自动回复：“已收到您的简历”“感谢您的投递”...这些邮件就像餐厅的迎宾语，礼貌但没实质内容。最绝的是，有些公司能连着发三封一模一样的，生怕你看不见。 流程通知型（让人又爱又恨）  笔试通知：看到就头疼，又要刷题了 面试邀请：心跳加速的时刻，赶紧查日历 宣讲会邀请：去还是不去？这是个问题  结果告知型（最牵动人心）  感谢信...

大二双非小登被字节约面了，海投投到后看了简历直接约面了，虽然不大可能面上，但我将尽我最大努力，期末考试不复习了😡