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...

我何德何能

兄弟们没招了，起因是我发现我的offer上没有byteintern的标志 我就去问了问hr 结果hr跟我说我是日常人都给我整懵逼了 关键是全面沟通的时候明明不是日常啊我qiao后续还打电话跟我沟通就是没席位了当时 两者是一样的叫我不要担心

"你用AI写代码效率更高，为什么产出还是这么少？"leader这句话的潜台词是：你应该用AI提效。但没有人说的是：公司没有给你买AI的预算，那几百块钱的Token费用，你自己掏。这不是个别现象。 2026年，越来越多的程序员、产品经理、设计师、运营人员发现自己正处于一个荒诞的处境：公司口头鼓励甚至要求使用AI工具提升效率，但当你打开账单，那每个月几百到上千元的API调用费用，公司一分都不报销——因为"没有这个预算科目"。自费买AI工具来完成公司的工作，用最直白的话说：这是打工人在为公司的效率提升，自掏腰包买单。读完这篇，你将看清楚这件事背后的3层逻辑，以...