Prompt & Skill 工程最佳实践  从多轮实战对抗式调优中沉淀的方法论。  一、Prompt 工程 1. 调优五原则    优先 说明     聚焦 > 全面 先保主任务稳定，再补细节   场景 > 通用 先问"缺什么字段会失真"，保这些再优化其他   结构 > 辞藻 模块化结构比华丽描述有用，把任务说清楚就够   定性 > 精算 LLM 擅长归类不擅长数值计算，需量化时尽可能用整数映射   减法 > 加法 先删冗余；删掉 30% 反而更稳，说明那 30% 不该在    2. Prompt 搭建 固定骨架： Role → Co...

毕业即失业

如题，本人后端方向，四月中旬才开始投递暑期实习，目前收到的面试邀约很少。加上自身基础一般，面试屡屡挂掉，心态很受影响。看到很多三月就投递的同学已经手握多个 offer 开始打牌了，本人却约等于 0 进度，所以焦虑感越来越重。😥😥想问问有去年有暑期实习经历的前辈：1、五六月份捡漏投递大厂暑期，机会还大不大？2、另外，暑期实习最晚什么时候入职，才不会打乱后续秋招的整体节奏呢？也同时问问去年没有暑期实习的前辈：1、没有暑期实习的情况下，后续秋招还顺利吗？2、这段时间应该怎么准备弥补自己的弱势，有没有什么建议？

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 ...