1、自我介绍2、简单聊下实习干了什么 ,解决了什么问题3、讲讲什么是 RAG，结合你做过的企业知识库问答系统讲一下 RAG 调用的全流程RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想是先从外部知识库中检索相关内容，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案，这样可以降低模型只依赖参数知识带来的时效性和幻觉问题。以企业知识库问答系统为例，完整流程一般是用户输入问题之后，系统先做 query 预处理，比如纠错、改写、意图识别和关键词提取，然后进入召回阶段，从向量库、全文检索或者混合检索系统里找出候选文档；候选文档出来后再做 rerank 重...

太想去一个大一点的公司实习了兄弟们，年后投了很多小公司，也都没回复，有点失去信心了。

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

题目描述:入职后，导师会请你吃饭，你选择了火锅。火锅里会在不同时间下很多菜。不同食材要煮不同的时间，才能变得刚好合适。你希望吃到最多的刚好合适的菜，但你的手速不够快，用m代表手速，表示每次下手捞菜后至少要过m秒才能再捞(每次只能捞一个)。那么用最合理的策略，最多能吃到多少刚好合适的菜？输入描述: 第一行两个整数n，m，其中n代表往锅里下的菜的个数，m代表手速。 (1<n, m<1000)接下来有n行，每行有两个数x，y代表第x秒下的菜过y秒才能变得刚好合适。(1<x,y<1000)输出描述: 输出一个整数代表用最合理的策略，最多能吃到刚好合适的菜的数量。示例1输入： 2...