光顾着写论文忘记上吊了

今年省赛时，我差点因为心态崩了提前放弃。小组赛最后一轮，我们队的主力队友突然发烧退赛，只剩我和一个刚接触竞赛的学弟，而对手是去年的省冠军队。开局不到半小时，我们就因为一个低级语法错误丢了 20 分，学弟急得眼圈都红了，说 “要不咱认输吧，肯定比不过”。我当时脑子一热，拍着桌子喊了句 “咱不能当孬种”，然后直接把所有题的思路全揽过来。为了节省时间，我让学弟负责代码调试和数据校验，自己则同时推进三道难题的算法设计。中间有一道动态规划题卡了快四十分钟，我攥着笔的手都在抖，额头的汗滴到草稿纸上晕开了字迹，硬是咬着牙把状态转移方程推了出来。最后十分钟，我们还落后 5 分，我冒险优化了最后一道题的代码，把运行时间压缩到规定阈值内，反超了 3 分险胜。

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...

1. 作业帮：n*15，n比第一家低，七险一金，go开发，base武汉，中台，已签两方，疑虑：怕干不了一年就被裁了，go需求不如java大2. 比亚迪：c9f档，提供住宿，通软开发，base深圳，新技术研究院，加班强度应该挺大，但赚多少差不多就能攒多少，疑虑：绩效据说降了，是不是说明上升期已过3. 新凯来，还没开，已经线下主管面完感觉能开出来，薪资和前两个应该差不了太多，部门未知，工作强度大，疑虑：半导体没几家能不能一直干，否则怕不好跳槽担心30/35岁危机，希望能赚些小钱，这种情况下适合选哪个，希望来个前辈解惑。