RAG 是啥？RAG，全稱 Retrieval-Augmented Generation，意思是 “ 檢索增強(qiáng)生成 ” 。以前的 AI 模型知識(shí)有限，還可能答錯(cuò)或者答得不靠譜，而且企業(yè)用起來(lái)也不安全。RAG 就是來(lái)解決這些問(wèn)題的！它能讓 AI 在回答前先去 “ 圖書館 ” （知識(shí)庫(kù)）搜資料，再給出答案。RAG 怎么干活？RAG 的工作流程簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是三步走：你問(wèn)我答：用戶問(wèn)問(wèn)題，比如 “ 今天吃什么好？”，RAG 系統(tǒng)接收到了。翻書找答案：RAG 的 “ 小助手 ” 會(huì)飛快地在知識(shí)庫(kù)里找相關(guān)資料，比如美食推薦、營(yíng)養(yǎng)搭配之類的。整合輸出：把找到的資料和問(wèn)題混合在一起，扔進(jìn)大模型里加工，生成一個(gè)超棒的答案，比如 “ 今天你可以試試清蒸鱸魚，肉嫩味美，還很營(yíng)養(yǎng)哦！”。RAG 的核心組件RAG 主要有兩個(gè)核心組件：檢索器（Retriever）：就像在圖書館里負(fù)責(zé)找書的管理員，能在知識(shí)庫(kù)里快速定位到相關(guān)資料。生成器（Generator）：拿到資料后，它就像個(gè)作家，把資料和問(wèn)題結(jié)合，生成最終的回答。RAG 跟其他技術(shù)比有啥厲害之處？對(duì)比直接用大模型 API 或者微調(diào)，RAG 有這些牛 X 的地方：知識(shí)更新快：知識(shí)庫(kù)能實(shí)時(shí)更新，AI 就能立馬掌握新知識(shí)，不用重新訓(xùn)練，省時(shí)省力。省錢省心：不用大規(guī)模重新訓(xùn)練模型，成本大大降低。不會(huì)忘事兒：不會(huì)像微調(diào)那樣，在沒(méi)訓(xùn)練過(guò)的任務(wù)上表現(xiàn)不好，穩(wěn)穩(wěn)地保留了模型的通用能力。不過(guò)呢，RAG 也有點(diǎn)小缺點(diǎn)，比如在特別需要深度理解和風(fēng)格模仿的問(wèn)題上，可能就沒(méi)微調(diào)那么厲害。RAG 的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和挑戰(zhàn)文檔切分（Chunking）：把文檔切成合適的大小，就像切蛋糕一樣，得找到那個(gè)完美的大小，不然可能影響檢索效率。Embedding 模型選擇：選對(duì)模型就像給汽車選發(fā)動(dòng)機(jī)，直接決定向量表示的質(zhì)量，影響后續(xù)的檢索和生成效果。檢索效果評(píng)估：得時(shí)刻監(jiān)控檢索的召回率和精確率，就像給檢索系統(tǒng)做定期體檢，有問(wèn)題及時(shí)調(diào)整。向量數(shù)據(jù)庫(kù)的作用：它是高效存儲(chǔ)和檢索向量表示的中流砥柱，就像給知識(shí)庫(kù)裝上了超級(jí)導(dǎo)航，能快速定位到相關(guān)信息。整體效果評(píng)估：要時(shí)不時(shí)對(duì) RAG 系統(tǒng)來(lái)個(gè)全方位體檢，從生成答案的準(zhǔn)確性、相關(guān)性等方面打分，確保系統(tǒng)一直在線。#?？蛣?chuàng)作賞金賽##?？驮诰€求職答疑中心#

項(xiàng)目拷打事件循環(huán)微任務(wù)宏任務(wù)click事件的監(jiān)聽(tīng)回調(diào)是微任務(wù)還是宏任務(wù)瀏覽器更新視圖發(fā)生在什么時(shí)候一道事件循環(huán)的輸出題深挖nexttick連續(xù)修改響應(yīng)式數(shù)據(jù)Vue會(huì)update幾次實(shí)現(xiàn)一個(gè)查詢單個(gè)商品數(shù)據(jù)的方法,參數(shù)是商品id,返回對(duì)應(yīng)商品的數(shù)據(jù); 接口的參數(shù)是商品id的數(shù)組,要求只能執(zhí)行一次接口實(shí)現(xiàn)一個(gè)搜索組件,要求在輸入時(shí)展示搜索結(jié)果, 沒(méi)有則展示加載中

目前剛剛進(jìn)上海小紅書實(shí)習(xí)不到半個(gè)月，突然又接到杭州螞蟻那邊的電話oc，業(yè)務(wù)上我無(wú)法判斷兩者的高低，不過(guò)小紅書的待遇太低了（300一天無(wú)房補(bǔ)），對(duì)比螞蟻感覺(jué)差太遠(yuǎn)了，所以比較搖擺，求網(wǎng)友建議。小紅書：搜推引擎開(kāi)發(fā)（Java），做的是為搜索推薦算法同學(xué)服務(wù)的對(duì)內(nèi)工具，目前感覺(jué)技術(shù)含量不算特別高，但是對(duì)內(nèi)工具開(kāi)發(fā)起來(lái)比較爽（用戶就是我們的測(cè)試），以后好像有機(jī)會(huì)能接觸一些大模型應(yīng)用（知識(shí)庫(kù)搭建、RAG鏈路等），還有小紅書實(shí)習(xí)貌似沒(méi)有轉(zhuǎn)正機(jī)會(huì)。螞蟻：基礎(chǔ)平臺(tái)研發(fā)（Java），隸屬于平臺(tái)技術(shù)事業(yè)群-數(shù)據(jù)智能平臺(tái)與服務(wù)部，目前已知的是做數(shù)據(jù)庫(kù)的平臺(tái)，估計(jì)是數(shù)據(jù)庫(kù)上面的應(yīng)用層開(kāi)發(fā)，Hr說(shuō)的是數(shù)據(jù)庫(kù)的改動(dòng)（alter table?）會(huì)經(jīng)過(guò)這個(gè)平臺(tái)。而且這個(gè)實(shí)習(xí)有轉(zhuǎn)正機(jī)會(huì)。有了解螞蟻這個(gè)平臺(tái)的友友嘛，不知道有沒(méi)有什么坑。還有我是科軟的，所以這一段實(shí)習(xí)必須滿7個(gè)月，穩(wěn)定性也是我著重考慮的點(diǎn)，希望能得到一些建議，拜托了????#小紅書繼續(xù)待著 or 跑路去螞蟻？     

最近把小論文的事情給弄完了，現(xiàn)在準(zhǔn)備找實(shí)習(xí)了（感覺(jué)現(xiàn)在起步是不是太晚了）想問(wèn)下大家現(xiàn)在還有哪些互聯(lián)網(wǎng)/制造業(yè)有軟件開(kāi)發(fā)或者后端開(kāi)發(fā)的實(shí)習(xí)hc嗎？求面試機(jī)會(huì)