去年秋招行情格外严峻，投递石沉大海、面试屡屡失利，接连受挫后我彻底陷入内耗，每天焦虑又迷茫，甚至不想继续求职。之前的一个晚上和爸妈视频，我忍不住吐槽求职的压力。他们没有催我进度、没有攀比别人家的offer，特别理解现在就业难的现状。妈妈温柔安慰我：“慢慢来，不用着急，尽力就好。”爸爸也轻声说：“找工作是持久战，不用给自己施压，家里永远支持你。”没有说教和催促，只有满满的包容与体谅。这份温柔的支撑瞬间治愈了我的内耗，让我重新鼓起勇气，认真打磨简历、稳步备战面试。方

周一想看看邮箱突然发现有面试邀约？错过了就是错过了

Seed部门实习生！日薪！日薪！是5000.。。我的老天爷我没看错吧。。。人比人真是吓si人😱还是得搞人工智能还是得搞模型开发

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...