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...

以为食堂健身房是福利，结果加班到凌晨，根本没时间去。以为能做有价值的事，结果每天都是重复的简历筛选、会议纪要。以为同事都是精英，结果大家都在摸鱼、甩锅、内卷，氛围压抑到窒息。那一刻我突然明白：大厂不是乌托邦，只是一个更大的职场而已。清醒了，也更迷茫了。😔

今年暑期实习行情真的好起来了，暑期实习拿了美团，京东，饿了么三家的Offer，最终去了美团，披上了我的黄马褂，开启送外卖之旅