op351

"再往后, 企业只需要花个几千, 找几个刚毕业脑子还行的, 会打字就行了.甚至都不需要计算机相关专业, 是个人都能过来写"
楼主，你是认真的吗？真这样做的话和这个热贴 https://www.v2ex.com/t/1115826 闹出的笑话有什么区别？

另外的疑问
Dify 之类的知识库实现也是 RAG 吧？
难道是微调 Fine-Tuning ？

其实我很好奇
相比于 RAG （ Retrieval Augmented Generation ）模式的
1.对文档使用 LLM 对数据进行解析，切片，清洗后放入向量数据库
2.检索读取用户问题时，通过使用 LLM 对用户输入进行分析，调用 api 查询向量数据库
3.检索结果输出答案时，通过 LLM 的 prompt 工程对向量数据库检索结果进行再整理

微调 Fine-Tuning
对已有模型使用自己的数据集对模型进行再训练，从而输出新的模型

这俩成本会差多少，假设 RAG 需要 60 个人日的成本，微调呢，600 ，6000 ？

itv 的 dhcp 认证可以用带端口镜像的交换机把 iptv 流量引到电脑端的 wireshark 抓包来解析
当然没有带高级功能的交换机的话 用网线和水晶头做一根抓包线也是可以的
做线的教程自行百度

谷歌翻译直接用官网肯定是正常的
通过各种反代手段 或者通过 爬取谷歌翻译的网页 api 翻译都是降智的
至于为什么 因为谷歌翻译网页的 api 请求头里有个字段 x-goog-batchexecute-bgr 是通过严格检测跨站请求的生成的
只要这个字段不对 那么返回的结果必然是降智的
至于为什么反代或者爬接口要降智，因为谷歌有提供官方的翻译 api 服务，而且挺贵的

prompt 积累也是一种积累 我觉得
最近写 ai agent 自动工作流也是这种感觉
prompt 写得越多 越好 输出就越稳定 不会越界

行，需求多就台式机
为了追求低功耗换低性能 cpu ，拔显卡，换小主机啥的 我觉得没必要

再找找呗，其实工厂也有需要计算机专业的岗位，比如软件支持 mes ，最次也有计算机运维。

@kidult 苏州这边制造业一般是产线单休 6 天 12 小时倒班 软件支持岗就正常 5 天 8 小时