贝壳 - OC啦

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 ...

4月初开始投的，学的太杂了，啥都不精，虽然投的也不多，但是目前就三个笔试，其他的还在筛选中，0面。暑期实习到底在招什么人？

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

投了十几个无人回应