小米新零售二面结束

写这篇之前我犹豫了很久，因为简历这东西真的是一千个人有一千种写法，没有标准答案，也不一定我的就是正确的。但是在帮我身边几个同学和一些网友改简历的时候，说实话他们的初版都有点惨不忍睹，和我一开始差不多。所以我打算把自己从0到1摸索出来的经验唠一唠。明确了你的求职方向后主要做两件事，读岗位JD和看同岗位简历。这两件事的投入程度取决于你的投递策略：海投or精投。如果你选择海投，那就别在JD上花太多时间了，挑10-15个目标岗位的JD放在一起看，用ai帮忙提取一下关键词，把高频出现的关键词提取出来，把简历改成一份"通用版"，覆盖到大部分岗位的基本要求就行。海投讲究的是量，靠的是概率...

春招投了超级多，连小公司也没招上，毕业只能回家种地了😭

其实是简历求拷打 各位佬尽情拷打吧

大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...