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...

秋招没有大满败，最终收到节子的offer。

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

1.上来直接一道hard LC2050并行课程III，几乎一模一样说了给20分钟，结果快30分钟还不打断我，我自己放弃了2.RAG解决了什么问题，有什么优点和缺点3.RAG多种召回策略有逻辑冲突怎么办？刚说了BM25+相似度召回，被说不对，然后他说意思是段落通过不同方式召回，需要逻辑通顺，然后我又说分块overlap，估计也不对4.Mcp怎么注册tool工具5.设计大模型调用工具的过程6.skills是解决什么问题的7.MySQL如何优化查询数据说了慢查询日志explain索引，要求补充（不许用redis），说了RR改成RC，还有buffer pool局部性原理，看样子也没说道点子上8.Red...