1、自我介绍2、说一下你日常中和实习中对于大模型的一些应用3、大模型应用到审核体系里面去的话，你有什么比较好的想法吗如果把大模型用到审核体系里，我会更倾向于把它设计成一个审核增强模块，而不是直接完全替代原有流程。因为审核场景最重要的是稳定性、准确率和可控性，如果一开始就把所有判断都交给大模型，风险会比较高。比较合理的方式是把审核拆成几层。先用规则和轻量模型做高确定性的初筛，把明显违规和明显正常的内容先分出去；对于边界模糊、语义复杂、上下文依赖强的内容，再交给大模型做进一步判断。大模型在这里可以承担语义理解、风险解释、相似案例归纳、标签推荐和辅助判定这些工作。这样既能利用它的泛化能力，又不会把整...

是简历有问题吗

25届的同学们，毕业之后工作都好吗

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...