1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

得吃了

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985，算法方向，从1月底开始投，现在快两个月了...投了的公司：字节（算法）→ 笔试过了，面试凉了，已复活重投腾讯 → 笔试还没做完...差点超时阿里 → 投了没消息百度、美团、京东、滴滴、快手 → 都投了华为 → 机考约了小厂投了一堆，大部分没回...算法岗竞争真的大，投了这么多进展还是很慢，有时候会想是不是方向有问题。效率上想说一下，之前每天光填网申就能搭进去两三个小时，后来用了牛客网申助手，基础信息不用重复填了，节省出来的时间拿去多刷了几道题。也许是心理作用，感觉状态比之前好一点...还在坚持的同学们加油，有投算法的来聊聊现在进展怎么样