原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

求实习啊

看了这个 话题下的内容 ，真的很羡慕大家。我刚入职一周就赶上这岗位高压，天天一堆紧急活儿砸过来，我直接手忙脚乱，还犯了个不大不小的错 —— 在客户小群里转发了同事的错误信息。结果 mentor 当场就大声凶我，怪我没跟她们商量。后来我又误操作了个审批流程，她立马阴阳怪气地怼我，那语气简直没法听。这事儿搞得我周末两天都没缓过来，本来工作就又乱又忙，再被这么一通骂，心里那股子憋屈的痛苦劲儿根本压不住。其实离职的念头早就冒出来了，可一想到交了房租还有押金，钱包实在扛不住，只能硬撑着继续干，还骗自己再适应适应说不定就好了。到底该咋调理啊，真的烦死了！

最近收到很多同学私信：“AI岗位那么多，我该从哪个入手？”“非科班想进AI，选什么岗位成功率最高？”今天简单和大家说说AI的相关岗位入门路线，底层入门岗 → 中层应用岗 → 高层研发岗💡一些小建议：大一/大二：同时学Python和数学基础（高数/线代）；大三/研一：主攻「AI应用开发」或「机器学习工程师」，积累2-3个实战项目；研二/研三：目标「深度学习算法工程师」，冲刺顶会论文或竞赛，争取大厂核心部门实习；AI岗位没有“绝对好坏”，只有“是否适合你”。非科班同学可以从应用开发切入，数学好的同学可以走算法路线，重要的是“开始行动”——哪怕先做一个小项目，也比空想半年更有意义。--以上内容只是...