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...

在牛客刷到过太多同学的困惑：“刚毕业第一份工作，天天996忙到凌晨，却不知道自己是在成长还是在消耗”“实习干了半年，全是端茶倒水的杂活，领导说要沉淀，我该不该跑路”“工作稳定不加班，但每天都在混日子，感觉自己快废了，又不敢裸辞”我们这代职场新人，好像永远困在这个两难的问题里：一边怕选错路，把宝贵的青春耗在了无意义的工作里；一边又怕太浮躁，错过本该深耕的机会，把“熬”错当成了沉淀。作为从两份消耗型工作里跳出来、最终找到成长赛道的过来人，我想告诉大家：判断一份工作值不值得做，从来不是看它忙不忙、稳不稳定、薪资高不高，而是看它到底是在给你的人生赋能，还是在把你一点点掏空。这篇文章，我会从底层逻辑帮你...