百度 地图数据产品 n*16 base北京优势：平台比较大，算签字费总包比用友略高劣势：据说地图是成本部门，绩效一般，年终系数低；base低，跳槽议价能力差；而且百度最近的广进不免有点担心用友 产品经理【高潜】 （n+4）*14 base北京优势：高潜可能培养体系好一点；base高，跳槽议价能力高劣势：平台小一点，总包不高，tob业务前景？万兴科技 ai方向产品经理 （n+12）*16 base长沙优势：应该是ssp总包50+，且ai方向比较前沿劣势：风评差，据说加班严重；薪资包含部分绩效，实发可能打折，但是ai产品部门可能不至于骨折？相比长沙更想在北京请各位佬帮忙看看给点建议

京东快手base都是北京，京东总包比快手高4w，京东和部门带教熟悉，内部情况和业务基本清楚，但担心20薪水分有多大 ；快手base高，但是工作内容和部门情况基本上开盲盒，京东已三方，快手后开的，纠结要不要毁三方

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...