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...

还有救吗没offer 还有两个月毕业了

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每年九月的校招季，火车站和地铁里就多了一群背着双肩包、手里攥着文件袋的年轻人。他们从各地的普通院校出发，辗转于不同城市的宣讲会和双选会，在动车和青旅之间度过一个又一个等待面试通知的夜晚。这群人里，双非学子占了大多数。他们的求职历程往往不像社交媒体上那些“手握多个offer”的故事那样光鲜，但其中蕴含的经验和韧性，却更值得被记录和参考。本文以一个旁观者的视角，还原这段真实的求职经历，并从中提炼出可复用的经验。一、九月：满怀期待出门，第一周就被现实泼了冷水某地方院校计算机专业的孙同学，大四开学第一天就把简历打印了三十份，装进文件袋，坐了两个小时高铁赶到省城一所重点大学的双选会。他以为早起的鸟儿有虫...