前言最近，是大家大规模找实习的时候。在这个时候，可能是大家第一次找实习，找工作，内心充满了各种疑惑。对于大家的这种困惑，我把之前26届当时找实习问我的各种问题，给大家汇总出来了，希望能够对大家正确的职业思考规划有帮助（这是不同时间写的，到时候思路策略肯定会有不同，具体有疑惑的可以私信哈）（比如里面有的文章是去年9月份秋招写的，那哪个时候的策略肯定和四五月份是不一样的）相关方向的初创公司的实习值得去吗，是不是学到东西的概率更大？初创公司值不值得去，能不能学到东西。其实可以首先对什么样的实习公司，什么样的公司实习排序。然后值不值得，在针对目前自身一个情况进行分析。实习最主要加分的公司无非就是那些大...

一直觉得自己的样貌介于“路人”和“不算很丑”之间，也没有捣鼓自己脸和穿搭的习惯，无论面试或路演还是旅游又或者现在的上班，除了见客户会比较正式，其他时间都收拾收拾像个人算了…最近一次也是最为震撼的一次关于容貌颜值的点评，是在去年的培训；HR老大严肃地说，因为业务岗位的特殊性，他们确实会筛选掉不好看的人，商务的形象非常重要…我大为震撼，环顾一圈看着那些高学历的俊男靓女，彻底红温几乎想要原地逃跑看来面试时展现出的能力确实能弥补颜值上的不足回到正题，所以客观来说，长得好看确实能在一定程度上提高面试的通过率，因为长相过于抽象大概率一开始就被筛掉了。但是美貌+任何牌都是王炸，只有单出是死局，能力不足再好看也没用哦～提升自己长相的加分点操作有很多，不一定纯吃天赋建模，大部分人保持干净卫生就已经能拿好及格分了嗯我大学时曾经想健身变成肌肉女来加分，于是美美爽吃一学期变成死肥宅后，发现工作后完全没时间健身撸铁…

项目很垃圾就是外卖加点评，想在成都找个中小厂实习（如果能去大厂更好但是我感觉我不行），实习到9月份开学，现在准备开始背八股，力扣刷了20多道，机会大不大？

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...