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1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

投了几个月boss了

妈呀不会给我挂了吧  

很多同学跟我说，AI 出来之后感觉面试变难了，岗位也少了。这种焦虑我理解，但说句实话，好和坏是共存的——关键看你能不能用好 AI，把它变成自己的杠杆。接下来我从几个方面聊聊，校招生在实习和春秋招的时候，怎么借助 AI 在面试中展现出不一样的一面。氛围编程说到 Vibe Coding，对应届生来说真是一个巨大的红利窗口。能展开的太多了，这里先说三个最实用的场景。1. 代码优化大家学习开源项目的时候，一定要带着审视的眼光去看，而不是照着敲一遍就完事了。现在你完全可以把一段代码丢给 AI（比如 Codex、Claude Code），问它：这个功能实现有没有什么不足？请结合实际案例说明。AI 分析出来...