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...

这种要去吗？

咨询一下大家，是不是项目有很大问题啊，投简历有什么技巧吗？怎么投了几天了一点动静都没有

1、介绍一下秒杀怎么实现的（简历写了点评项目）2、如果生产者发送消息一直失败怎么办？3、自己项目中的一些亮点 4、职业规划 对AI的看法等等聊了比较久5、又聊了聊硕士阶段研究方向和论文 二面已挂