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...

还有后续，笑飞了，hr回了个👌🏻

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

复盘不是背面经，是把"这场为什么没答好"具体化到能动手改的程度。下面分两块讲——表达层、技术层。一、表达层：录音 → 标记 → 重答方法很简单，贵在坚持。工具就三样：一支笔、一个本子、一部能录音的手机。第一步：完整录音，客观回听每次练习答题，全程录音。答完别马上做别的事，亲自把录音完整听一遍。这个过程会让你有点不适——你会清楚听到自己在哪卡了、哪句话重复了三遍、哪段逻辑突然断了。这是正常现象，我们的目的就是把这些具体问题揪出来。第二步：纸笔分析，定位问题把录音里自己的答案用关键词或短句在纸上大致写下来，然后像批改作业一样做标记：口头禅（"嗯"、&quot...