1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

两段实习……春招好冷淡啊，投了一大堆，约面俩，都过了十多天没动静，其它也没动静，boss已读不回哎，怎么办啊，焦虑死了……

难道前端真的已经不行了？

✅ 春招备战指南 ✅ 💡 学习建议：  先尝试独立解题 对照解析查漏补缺   🧸 题面描述背景等均已深度改编，做法和题目本质基本保持一致。 🍹 感谢各位朋友们的订阅，你们的支持是我们创作的最大动力 🌸 目前本专栏已经上线200+套真题改编解析，后续会持续更新的  春秋招笔试机考招合集 -> 互联网必备刷题宝典🔗 蚂蚁-2026.03.15-算法岗 这一套前后层次很清楚：第 1 题是纯判断型热身，关键只是别被“大整数”三个字吓到；第 2 题虽然披着图学习外壳，但本质是按题面公式做一次聚合和小规模线性代数实现，属于整场最容易在细节上丢分的题；第 3 题回到经典字符串比较，真正难点是...