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...

b站timeline：5.21  一面 5.22通知一面过5.26 二面 5.27通知二面过5.28 hr面 oc+发offer 6.9入职主播投递的比较晚4.22开始投递，继鹅一面挂、节一面挂、tme一面挂、腾讯云一面过泡池子后终于迎来暑期唯一嫡长offer要从👋子离职了，想来还是非常不舍得，一个是工资待遇不错，一个是确实很闲，mt还问不如留下来秋招走，希望没有选错TT有在上海的uu可以一起玩一起交流

这种是面评脏了吗 被冻结了吗😭 该怎么自救呀

“早知道伤心总是难免的 你又何苦一往情深 因为爱情总是难舍难分”电脑桌上的音响正在放着五百老师的梦醒时分，而我也好像做了一场梦，但是没有醒来。打开老板直骗，我的-沟通过/交换过，1783/65...，这是这两个月以来的数据，五月初至今。 时间回到去年的三月十四号，此时我正因为收到第一份实习而幸喜，我终于找到对口的实习了！我也能开始慢慢赚钱了。终于有人认可我了！付出的努力好像没有白费。 我和我的同学，和我的朋友分享这个消息，他们都感受到我的开心并且依旧鼓励我。但是我马上收了心，取而代之的是我能不能做好这份工作，同时我能不能处理好学业。焦虑慢慢袭来，带着这种情绪，我去公司报道了。 那一天，我很早就...