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 ...

悲报：大厂挂麻了喜报：找到实习了悲报：实习公司很小，实习薪资很低300/天，在北京需要自己租房喜报：实习公司是二线大厂的子公司，简历可以写大厂名字，支持背调背景：211本+985硕三月中到现在面了很多，挂了很多，第一次收到offer还有其他面试流程在走

26届本科软件工程，想找软件测试的工作，但是一直约不到面试。有没有大佬可以帮忙指导一下啊😭😭😭😭😭😭

🏁先说重点：别再只刷LeetCode了！而且另外考试也变成了固定场次固定时间OD机考已经变成：2道业务场景题+ 1道算法题（还是中等偏高难度）；现在150分比较容易，高分比较难滴！我拿了几个近期满分候选人的复盘，下面直接给干货👇一、业务场景题长啥样？🐶 举个例子（脱敏版）：给你一段nginx日志，要求用Python/Java统计每个IP的访问次数，并输出出现次数最多的前3个IP，如果次数相同按IP升序。考点：正则提取 / split解析字典计数 + 排序边界处理（空日志、格式异常）🤖 另一个例子：设计一个简单的任务调度器，输入(task_id, start_time, duration...