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...

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hr给我捞走了，去别的组了面试问能不能接受日常（内心os：只要是字节去哪都行）中国交易与广告方向--客户端日常实习（和前面的压力面一个天一个地，这次的面试我也不知道怎么评价）非常神奇的一次面试，因为我是国外的大学，他上来也没让我自我介绍，问我为啥不去后端来客户端，然后我就猛夸客户端，然后说这好那好，我就和他分析起了市场行情，问我是不是后端混不下去了（os：怎么问的那么直接）接着话锋一转，开始和我聊起了国外的一些事，比如区别啊，人文啊，社会习性啊等等啦，我认为我啥区别呢，总结背后的逻辑，为什么会这样，其实他这个我觉得在考察我的逻辑能力吧（其实我很少出门这两年光在学技术了），然后问我怎么决策去哪个...