上学的时候一直住宿舍没自己租过房，本以为租房的坑离我很远。结果研二被导师安排去西安阎良出差长驻，时间紧任务重，毫无准备地开启了找房之路。通过中介实地看了三套房，排除掉太贵的和太旧的，定下了一套140平、看似各方面都还算满意的房子。万万没想到，这也是我“历劫”的开始。1. 租金房东起初报价是2000/月（带家具家电）。因为觉得还有空间，我直接报了1800让中介去拉扯，最后双方各退一步，1900元/月成交。这一步还算顺利，但紧接着的费用就让人头疼了。2. 离谱的中介费常规租房找中介，一般是收取半个月租金，或者由租客和房东按比例分摊。但阎良当地的规矩居然是：中介费等于一个月房租，且全由租客承担！也就...

投了一千份简历了 没有一个面试

难受，整个面试环节就一个地方回答错了也被挂。面试官这速度太快了吧，才4个小时就给我挂了

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...