1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...

本人9本无实习经历，二月初开始面试，快手xhs简历都挂，京东一直泡池子，腾子三面挂，滴滴大模型算法一面挂，美团二面挂，亚麻OA都A了也挂，Google一面也挂。反正都是在挂中度过的，其实二月也是比较焦虑和陷入自我否定当中吧。但是还是比较感谢节子的速度的，而且面试的过程里面的氛围和节奏都很舒服，介绍业务和发展方向也是很明晰的。hr小姐姐人也挺好的，而且全程都是hr加我微信进行推进的，有什么情况和我说和和及时帮我推进流程，每次面试前都会提醒我今天的面试以及祝我顺利。（我感觉体感上面，志节是我面过的体验最好的一个了，从hr到面试官人都不错）timeline:3.6投简历推进评估3.7 hr打电话来约面3.9一面，20min后约二面3.11二面，二小时后约三面3.13三面，两小时后约hr面3.13hr面，面完就差不多oc了3.17 收到正式的offer

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，...