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...

关注boss直聘好久了，好多次想主动联系HR，但是一直都没有勇气(ó﹏ò｡) 之前被某二线游戏厂商拒绝了，然后就认怂了。也不知道纠结是我能力不行还是学历不行꒦ິ^꒦ິ

实习第93天，晚上9点25分。我刚吞下当天第二颗抗过敏药，胳膊上的荨麻疹在空调房里痒得像有蚂蚁在爬。电脑右下角弹出会议提醒：“21:30 招聘复盘会”。​ 这不是第一次，但那一刻，我盯着屏幕上密密麻麻的数据透视表，脑子里只剩下一个声音：“我到底在这儿干什么？”​白天，我是“京东零售招聘组实习生”，光鲜亮丽的大厂title。晚上，我是“人肉数据核对机”，对着永远对不齐的报表、反复修改的PPT、和业务方甩来的“这个岗位怎么没简历”的质问。Mentor随口一句“这个不难吧？”，我就要熬到半夜通过打招呼、主动联系、已读不回的数据盘点它到底“难不难”。最想跑路的瞬间，往往与事情本身无关，而是突然看清了自...