许愿

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

年后投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下

我之前面试，技术面，肯定会问几个问题，其中这两个是肯定问的1.为什么要换工作，这个是为了判断，面试者离职的因素，我这边有没有，有的话，那肯定就不会把机会给这个人了2.你是想找什么行业，什么技术方向的岗位，判断我这边的岗位是否符合面试者的预期，不符合的也就不考虑了，不符合的估计也待不久其他的就是看情况问