说个我认识的亲戚的真事。大四上学期，他拿到了一家还不错的公司offer，岗位也对口。结果学院说大四必须在校上课，不批实习。他去找辅导员，辅导员说找院长。找院长，院长说找教务处。教务处说你先把课上完。一圈下来，跟我之前那篇写的一模一样，皮球踢得贼溜。他舍友选择了认怂，乖乖回来上课，实习黄了，后来秋招海投简历，面了十几家全挂。但我这朋友没认。他直接跟公司说能远程办公，白天上课晚上干活。课能翘就翘，不能翘就坐后排写代码。期末考试请假回来考，成绩刚好及格线飘过。辅导员找他谈了三次话，他就一句话："我要毕业，我要工作，课我不会落下。"最后学院也没真处分他，因为他成绩没挂，实习也确实签...

很好，很诚实，表扬了。我会考虑为你付费的😂

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...