中兴通讯校园招聘＃内推码

背景：本硕网安，此前无实习。 其实从去年七八月起，我就算开始准备实习了。但当时还在纠结选什么语言，实验室的项目也还没什么成果。就这样一拖再拖，拖到国庆后才正式开始学 Java，同时还得兼顾导师安排的比赛（用的正是我一直在做的那个项目）。一直拖到十一月初初赛结束，才勉强学完黑马的 Java SE。接着开始学 Java Web，边玩边学，直到十二月初才看完。 第一个比赛失利之后，导师又安排我参加另一个比赛的初赛（复用上一个比赛的成果）。之后我开始准备算法，跟着代码随想录的题单刷题，Redis 和后面的内容没系统学，最后是直接背的八股。这期间也一直在挑项目，挑着挑着就到了一月，勉强敲完了一个轮子项目...

所以这种问题（问在不在xxx）到底应该怎么回答啊

发70个邮件让我完善简历，我还以为被网暴了。说的就是你慧策，发邮箱让参加宣讲会，说参加完后就给安排面试。技术岗上来来了一句：只要92或双非ACM银牌，66666。说双非本只能投销售类，后期能转岗（虽然但是就你小子公司的hr已读且回复，那有毛用），92才不去你们那破公司，双非本就和有案底没区别。———4.21更新贵公司的高级员工您来私信骂我也没用哈，风评不好谁的问题谁自己心里清楚，有这时间建议提升自己，完善公司制度，而不是来骂我这个连入场券都没有的破学院本

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 ...