上班半个月 有问必答

更多内容主页参考简介链表206. 反转链表92. 反转链表 II 21. 合并两个有序链表25. K 个一组翻转链表83. 删除排序链表中的重复元素82. 删除排序链表中的重复元素 II19. 删除链表的倒数第 N 个结点数组27. 移除元素189. 轮转数组字符串3. 无重复字符的最长子串大数加法_牛客题霸_牛客网二叉树144. 二叉树的前序遍历 递归与迭代实现94. 二叉树的中序遍历 递归与迭代实现145. 二叉树的后序遍历 递归与迭代实现102. 二叉树的层序遍历 递归与迭代实现112. 路径总和124. 二叉树中的最大路径和297. 二叉树的序列化与反序列化栈20. 有效的括号739....

RAG 是啥？RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，意思是 “ 检索增强生成 ” 。以前的 AI 模型知识有限，还可能答错或者答得不靠谱，而且企业用起来也不安全。RAG 就是来解决这些问题的！它能让 AI 在回答前先去 “ 图书馆 ” （知识库）搜资料，再给出答案。RAG 怎么干活？RAG 的工作流程简单来说就是三步走：你问我答：用户问问题，比如 “ 今天吃什么好？”，RAG 系统接收到了。翻书找答案：RAG 的 “ 小助手 ” 会飞快地在知识库里找相关资料，比如美食推荐、营养搭配之类的。整合输出：把找到的资料和问题混合在一起，扔进大模型里加工，生成一个超棒的答案，比如 “ 今天你可以试试清蒸鲈鱼，肉嫩味美，还很营养哦！”。RAG 的核心组件RAG 主要有两个核心组件：检索器（Retriever）：就像在图书馆里负责找书的管理员，能在知识库里快速定位到相关资料。生成器（Generator）：拿到资料后，它就像个作家，把资料和问题结合，生成最终的回答。RAG 跟其他技术比有啥厉害之处？对比直接用大模型 API 或者微调，RAG 有这些牛 X 的地方：知识更新快：知识库能实时更新，AI 就能立马掌握新知识，不用重新训练，省时省力。省钱省心：不用大规模重新训练模型，成本大大降低。不会忘事儿：不会像微调那样，在没训练过的任务上表现不好，稳稳地保留了模型的通用能力。不过呢，RAG 也有点小缺点，比如在特别需要深度理解和风格模仿的问题上，可能就没微调那么厉害。RAG 的关键环节和挑战文档切分（Chunking）：把文档切成合适的大小，就像切蛋糕一样，得找到那个完美的大小，不然可能影响检索效率。Embedding 模型选择：选对模型就像给汽车选发动机，直接决定向量表示的质量，影响后续的检索和生成效果。检索效果评估：得时刻监控检索的召回率和精确率，就像给检索系统做定期体检，有问题及时调整。向量数据库的作用：它是高效存储和检索向量表示的中流砥柱，就像给知识库装上了超级导航，能快速定位到相关信息。整体效果评估：要时不时对 RAG 系统来个全方位体检，从生成答案的准确性、相关性等方面打分，确保系统一直在线。

我最喜欢的历史人物就是诸葛亮，跟他说现在的世界拥有会费会潜水的木牛流马，最后跟他说我学习压力很大，他真的像我想象中的诸葛先生鼓励我😭

刚接了第八场面试，感觉有成为耐面王的潜质。。是我又菜又霉才面得多没offer，还是其实大伙都在默默抗压