网友提问：现在很多项目靠 AI 写出来，那项目的含金量在哪里呢？Yt回复：一、先看一个典型场景：内存占用率很高，系统卡顿假设我们现在遇到一个问题：程序运行过程中，内存占用率逐步增高，导致整个系统很卡顿。这是一个现象，不是原因。表面现象就是：内存占用率很高，系统很慢。作为一个工程师，你得去梳理：到底是哪个环节引起的？二、发现问题：AI能帮你搞定吗？你梳理这个问题的过程中，你敢交给AI吗？你试过吗？你让AI试试看？等你慢慢去梳理的时候，这个时间绝对不短。一天、两天、三天，可能一个星期都有可能。梳理下来，发现原来是这个地方——有个地方内存没有释放。这个问题可能比较显性：内存没有释放，或者说在一个特定...

可以拿这个简历去投平台了吗，想在暑期秋招之前先找日常实习😭求大佬建议

timeline：4.16约一面4.21 一面 面完秒过三小时后约第二天二面4.22二面 面完两小时通过（两轮面试官都说只有两面）此后状态一直是复试无链接状态4.28 打电话催了一下后hr告知要加面，刚挂电话就约了三面5.6 三面 两小时后通过进hr面状态5.7 早上约的下午hr面，面完秒发云证，状态进入录用评估从3.3到今天已经过去66天了，期间经过了20+场面试，由于本人是双非本老是被横向挂，这种被挂都不知道该怎么去提升，不过总算是看到头了许愿offer

一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...