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，...

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

明天下午面这家，jd写的很高，有点害怕

上海某私募基金，运维实习转正一面实习中的主要工作内容，简历中实习工作内容的全面拷打（部分被拷打）jvm排错流程，具体命令行（jstack定位代码行，调日志，调参数等）日常巡检中服务器都出过哪些问题，什么样的场景会导致这样的问题出现（唉）python脚本检测磁盘使用率后发送告警的编写思路，优化思路，报警线设置多少合适，是以什么数据为标准（思路不清晰，回答的不好）服务器资源飙升排查思路（老生常谈）你自己做过服务器的资源飙升后的优化吗，以及你为什么想到这么做服务器硬件了解多少，自己上手过吗（只装过系统，配过IP和上下架......）redis缓存三兄弟，应对思路（标准八股）讲一下实习中你负责的容器化...