选哪个

兄弟们，昨晚差点没睡好觉。。起因是同学群里有人扔了一张截图，说是百度今年暑期实习AI岗，一天600。我：？？？第一反应是P的。第二反应是：就算是真的，也是那种ssssp，跟我没关系。但后来问了一个去年在百度实习过的师兄，他的意思是全面涨了，只是不同岗位涨幅不同。然后我就开始疯狂考古……翻了牛客、小红书、还有几个***，拼凑出来的信息大概是：百度今年实习生薪资确实普涨，平均涨30%以上AI类岗位涨幅最大，部分核心方向最高涨幅据说有110%一天600的说法，不是空穴来风。我现在在某中厂实习，一天200，已经觉得还行。但如果百度真给600：一天600 = 我现在的3倍一个月按20天算 = 1万2实习...

bg2本 大一大二太摆了，一直玩游戏去了。目前每天学8小时，只准备了一个微服务项目，比特的在线判题系统，简历也没写，八股才背了一点和项目相关的，算法hot100也才刷20+晚上躺在床上看牛友们的简历，参考到我的进度越来越焦虑和没动力。目前不知道是速成黑马点评(直接下载源码本地运行+背相关八股)，背八股+刷算法全力冲中小厂java后端开发日常实习(如果能进中厂已经是祖坟冒烟了)，赶在秋招前拿到一段实习经历还是好好再准备一个项目，背八股和hot100刷完直接冲秋招。前辈们能给点建议吗?(比如什么项目可以，点评，或者其他什么项目)

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...