双非背景在求职中意味着什么？意味着某些公司筛选简历时系统会自动打上标签，意味着群面自我介绍时学校名字说出来可能没人听过，意味着同一份简历需要比名校生多花几倍力气才能被看见。但这个标签到底能不能被其他东西盖过去？苏源用秋招到春招的完整周期，交出了一份自己的答案。他没有拿到什么惊天逆转的剧本，从简历被批量淘汰到最终入职一家行业头部的中型企业，他做对的事情都不是什么独门秘籍，而是把一些本该做好的准备，做到了大多数人没做到的程度。一、认清现实：起点不同，打法是不同的苏源第一次参加校招宣讲会，是在本市一所985高校的礼堂里。他坐了一个多小时公交车过去，到了之后发现门口排着长队，签到处需要扫码填信息，下拉...

家人们，这种情况还有机会吗😥  

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...