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...

B站 25×15+1500快手 26×16+2000作业帮 24×15新凯来 17.5×15华子泡死了没开出来剩下两个小厂都是18左右，就不说了楼主本人只有一段100人小厂的实习，其他的除了字节一面挂都死在了排序，腾讯捞了几次但只面了一次其余的推了。整个秋招一共投递150多家，面试60次左右

在Boss上投了好多家了，要么已读不回，要么知道我是大二的就走了，还有的要了份简历就没有声音了，想问下佬们，大二包装成大三有没有关系

背景介绍最近组内要做0-1的新ai产品, 招我进来就是负责这个ai产品,启动的时候这个季度就剩下两个月了,天天开会对齐进度,一个月就已经把基础版本给做完了,想要接入到现有的业务上面,时间方面就特别紧张,技术选型怎么说呢, leader用ai写了一个版本 我们在现有的代码进行二次开发这样, 全栈next.js 要学习的东西太多了 又没有前端基础,没有ai coding很难完成任务(十几分钟干完我一天的工作 claude4.5效果还不错 进度推的特别快), 自从trae下架了claude,后面就一直cursor claude 4.5了。nextjs+ts+tailwindcss+shadcn ui...