1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

3月3日：发了实习通知3月4日：下午投了简历，晚上从hr初筛变成部门评估3月5日：刚刚收到感谢信更新状态3月5日：晚上又投递了另一个实习岗，现在是待发测试状态，问一下大佬们多久会发测试还是说现在还是会被挂3月14日：刚刚做完笔试题，选择还好，编程只做了前两道，第三道写完有错没时间改了，不知道结果怎么样，做编程题的时候因为不熟悉盲打，总是要低头看键盘和写在纸上的思路，应该不会被判作弊吧

打算暑假去实习，大佬们看看我的简历ok吗？😖😖

AI岗位需求暴涨12倍、月薪6万+，这数据确实诱人。但若让我重新选择专业，估计还是不会盲目的ALL IN AI。高薪就意味着极高的门槛。大模型算法这些岗动辄要求名校硕博、顶会论文，普通开发者转行面临激烈竞争，很可能沦为“调参侠”或数据标注工，在泡沫退去时被淘汰。况且技术迭代太快，今天的热门技能明天可能就过时，焦虑感如影随形。其实按道理来说 ，大学学的也是ai专业， 什么机器学习 ，深度学习 ，NLP那些 ，但是双非还是让我选择了java(ps : 考研也坠机了) ，但是其实对于ai这东西还是抱有很大的意愿的 ；与其拥挤地追逐“造AI”，我更倾向务实地“用AI”。在原有专业基础上，利用AI工具提...