1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...

求内推

今日首蚌，真的很难绷住

1. 先做一下自我介绍2. 讲讲你做的这个项目这个项目可以设计成面向投研分析师的问答和报告辅助系统，支持财报解析、公告问答、指标对比和结论摘要。整体链路一般包括文档接入、结构化解析、分块索引、检索增强、模型生成和结果回溯。我主要负责的是文档清洗、分块策略、Embedding 入库、重排、长上下文裁剪和推理链路监控。项目里比较难的点在于文档质量参差不齐，表格、脚注和跨页内容很多，直接切分会严重影响召回效果，所以后面会专门做表格提取和层级切片。3. 怎么解决大事务问题，为什么会导致这些风险大事务的风险主要在于占锁时间长、回滚成本高、undo log 膨胀、主从延迟和数据库连接占用时间过久。尤其是在...