入职实习的前半个月，我一直误以为坐在我隔壁的小姐姐是公司的正式老员工。她做事沉稳利落，对接工作有条不紊，待人也温柔稳重，不管是对接业务还是整理资料，都做得滴水不漏，完全没有新人的生疏感，我心里还一直默默佩服这位前辈，偷偷向她学习职场做事的节奏。直到一次全员周会，主管单独点名点评了她的工作进度，还特意提到“作为实习生，能完成这些任务已经很优秀了”，我当场愣住，这才恍然大悟，原来这位气场超强的同事，居然和我一样是实习小白！之后我发现了一个更让人羡慕的神仙操作：她每天都准点到点下班，从来不会加班，对比我每天跟着团队内卷、偶尔还要多留半小时收尾工作，我真的狠狠破防。忍不住好奇找机会问她原因，她才笑着告...

双非学历之前校招的时候boss拉满了，都是招呼别人，也很少有人理我。现在有了个title投社招一堆人招呼我，体验到了92投boss的感觉，别人主动给你打招呼。上午大概发了十几个左右的招呼下午就约了两个面试。回头给牛友们发一下社招的面经。

如图 已绝望 是不是到时候等投日常实习混水摸鱼

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...