一入科研终身误

1.介绍自己的一个项目的整体流程2.数据库缓存一致是怎么做的3.高并发条件下异步update数据库，如果异步消息没送到数据库，就会出现数据库和redis信息不一致问题，怎么解决4.我看你用了服务发现？（我说用的nacos5.Nacos的作用，底层协议是怎么样的（我估计是想让回答出来gRPC6.Agent项目如果用户会话记忆过长，怎么处理，是否考虑压缩上下文7.微调大模型测试的时候怎么判断大模型微调的效果是好是坏，只是依靠人工查看指标吗8.如果有一个5000-10000个任务的线程池，要求必须全部完成，怎么设计线程池9.是否有了解过openclaw等框架，对skill有什么了解，会用吗10.手撕...

兄弟们，求锐评。就喜欢听差评。看看我的简历哪里写的差。

坐标某百人厂，一直在帮组里招实习。社会上都在说卷实习卷经历，简历也确实收到很多，不错的同学大方给offer。但来了基本干不满三个月，最快第一天就走，告诉我"这活没意思不符合预期"——咱就说第一天你能干啥？还有一个月、两个月就走的，撑到三个月的真的稀有。dirtywork多？真不是，想干别的随便挑。压力大？没让加班。公司没有加班文化薪资低？平均水平甚至比某些大厂给得还多。我每次都问离职原因，答案肯定不真也不会明说。说"不满三个月给不了实习证明"（面试时也讲清楚了），人家来一句"无所谓"。你说进不了大厂在我这凑合？我问了在大厂的前同事，情况一模一样，说走就走，不管你是不是大厂。so？这些没干几天就走的同学，是用实习来体验生活吗？还是真有人逼着你们实习🤣蹲一波实习生的真实回答，我是真的好奇。

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...