1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

早上一睁眼，第一封就来了我并不觉得他说的事情我      做不了，难道是我太骄傲了吗？

该怎么找实习 刷了一天boss全是不活跃岗位

补档：hr和技术面同时进行hr主要问一些校内成绩有没有挂科，然后就是base地点，薪资期望还有家里和实习技术面狠狠拷打了项目，感觉讲的有点不好，逻辑还是没有理顺，没有问八股。估计没有后文了，说通过下周发心里测评。实习的话是包装了包装，被狠狠拷打了，一问你这个具体干啥了，和谁对接的，怎么处理的，指标怎么得出来的就懵逼了，想办法解决了得，建议一定要对项目熟的不能再熟。