一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

现在AI这么恐怖，毕业26，能干到30吗？暑期实习也找不到，感觉快进斩杀线了啊

唉，继续投吧 有无一起找实习的同志抱个团

自我介绍快手实习没有转正的原因是什么？快手实习期间整理手机厂商能力文档的具体流程是什么？反编译抖音源码后，如何将调研信息同步给团队？智能音量调节需求中，给算法团队提供的数据包含哪些内容？低端机性能测试的具体操作流程是什么？低端机卡顿率波动的原因是什么？对应的优化策略有哪些？不同类型的作品卡片对快手 APP 性能有影响吗？从后端开发转向客户端开发的原因是什么？如何看待大前端趋势下需要掌握多种技术栈的情况？循环链表和队列的区别是什么？循环链表和队列的适用场景分别是什么？海量数据场景下，优先选择队列还是循环链表？为什么？进程间的通信方式有哪些？各种进程通信方式中，性能最高的是哪种？最安全的是哪种？你...