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...

字节一面当时思路对了，算法多写了两行回溯，以为肯定没了，没想到第二天约面了，一面的内容基本都答上来了

这样春招有戏吗？求佬看看

1.29三面，应该是主管面然后+1人很好，很和善30min一直在对我的实习经历进行拷打和深入理解，并且结合测开岗位提问一些有深度的问题1.30显示通过