Paypal上海SDE2求面经

双非本港水硕，投了200+，BOSS沟通不下1500+，可谓大中小不挑，给面只有的5个，广州三星面试过了，在准备三星笔试，期间收到华测面，结果第二天三星就表演一波内部结构调整取消笔试，然后第三天就是华测面，前后10天光速三面结束战斗，拿到校招offer，感觉是最好的安排了。

完整 timeline 如下：11.11日 一面11.13日 二面，面试结束十分钟后秒过11.14日 上午三面，下午HR面，当晚开始offer审批11.18日 收到正式offer感谢百度收留TvT，面试体验非常丝滑，这段时间的努力终于有了结果game continues！！

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...