人大金仓java面经

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...

之前拒了数字马力的秋招offer之后，昨天又给我发了一个不合适的邮件，这是要干啥呢？

双非本211硕，无实习经历，打算三四月份投后端开发的暑期实习，有些问题问问各位牛佬们-佬们帮看一下简历还需要怎么改，有必要写专业技能之类的吗，再写的话简历就两页了，我打算有实习经历之后再写到两页-简历中的项目都是研究生期间做的，第一个是横向已上线，第二个在星球学的，第三个是小论文相关的，还需要再加点和agent相关的吗-目前八股进度几乎为0，过完年就三月份了，只看一个月的八股来得及吗-平时写算法题都是用的C++，如果面Java后端的话面试手撕会强制用Java吗-中大厂后端的暑期实习面试强度大吗

前言 当我们尝试将网上开源的大模型部使用Ollama的方式署在本地，就会发现，呈现给我们的只有一个黑色对话框。 想要提供给他人使用，最佳方式还是提供一个网页或者API接口。对于后者，Ollama已经实现，你可以使用下面的地址  http://localhost:11434  假设你继续跟着官方教程，使用python或者其他语言，就可以制作一个简单的聊天助手，恭喜你完成了一个 Agent 的开发。 但是距离企业中落地的 Agent 还有一点距离，接下来，我将带你逐步补齐。  AI 核心概念 从机器学习（Machine Learning），自然语言处理（NLP）开始说起，对于作为后端的我，有点难为...