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...

首先必须提Trae，这哥们儿编程效率真是拉满了。比如昨天我写Spring Boot项目，要搞个数据库连接池配置，正头疼呢，打开Trae的编辑器，它直接给我推荐了优化代码片段，还自动补全了依赖——省了我至少半小时折腾，简直像开了挂。界面设置也挺清爽

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

很多应届生都有一个误区：拿到实习offer就万事大吉，把所有精力都放在实习干活上，忽略了同步备战面试。其实，实习是面试的“最大加分项”，但前提是你会利用实习优势，再搭配扎实的基础，才能在秋招/春招中脱颖而出。结合自身实习+面试经验，整理了有实习后的核心备战方向，精准对标技术岗面试痛点，新手直接抄作业👇一、基础不丢：算法+八股，面试的“保命底线”无论实习多忙，基础备战都不能停——算法和八股是技术岗面试的必考题，哪怕你实习经历再亮眼，基础不过关，面试官也会直接pass。很多人实习期间沉迷业务开发，把大学学的基础知识忘得一干二净，等到面试被问起“HashMap原理”“快排时间复杂度”时，支支吾吾答...