秋招有一段实习之后要有几个项目？

之前有一段小厂实习，不过实习了三周后就跑路了，自以为把产出包装的还可以，但是面试一被拷打，就全部露馅。现在在想之前实习 三周跑路是否是一个正确选择。上周开始大面积投大厂，到现在也就三家约面，一面全挂。我本以为借助短暂的外力将实习和项目吃的差不多了，但是面试了才知道根本经不住拷打。想在寒假之前找一段大厂的日常实习，还有机会吗找不到实习只能裸奔暑期了

收到评论区的朋友邀请，我写一下这个教学，我本人是java转行，所以还是有java的基础，不讲废话哦，直接开始，一、LangChain4j 是什么？Java 实现的 LangChain 框架让你用 Java 调大模型（如 OpenAI）、加记忆、连知识库、做 Agent核心思想：Model + Prompt + Chain = App说白了也就那一套，前端还是tomcat之类的。然后很多朋友还会问也没有类似fastapi的前端框架，现在正常的话是几步走，首先假设我们有三年开发经验，（现在是面试吹牛时间）那么第一步就是了解需求，第二步骤是技术选型，第三步是和产品或者其他伙伴讨论可行性，第四步就是问...

预计中旬开始写下简历目标：后端（大模型应用开发？ 再补一下大模型知识或者做个项目也可以投嘛）打算12月底 / 1月初投个日常实习信息 进度：27届 2本9硕hot100刷过两遍  java基础 jvm  ssm redis跟着学过 但现在有些忘了 从中旬到12月底也会和八股突击复习过一下只做过一个黑马点评有一段制造业大厂开发实习 但是不是后端的 类嵌入式 要写在简历上嘛？请各位大佬 给些建议简历等写好后 再发布希望各位前辈猛猛批我

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...