字节日常实习kpi了

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

二面完，两天后链接自动消失了。后面希望大吗

1.介绍自己的一个项目的整体流程2.数据库缓存一致是怎么做的3.高并发条件下异步update数据库，如果异步消息没送到数据库，就会出现数据库和redis信息不一致问题，怎么解决4.我看你用了服务发现？（我说用的nacos5.Nacos的作用，底层协议是怎么样的（我估计是想让回答出来gRPC6.Agent项目如果用户会话记忆过长，怎么处理，是否考虑压缩上下文7.微调大模型测试的时候怎么判断大模型微调的效果是好是坏，只是依靠人工查看指标吗8.如果有一个5000-10000个任务的线程池，要求必须全部完成，怎么设计线程池9.是否有了解过openclaw等框架，对skill有什么了解，会用吗10.手撕...