都说今年金三银四是“史上最难”，但我投了30份简历，收到了2个面试邀约！机会还是有的，但是能约面的还是少，都是各种人才测评，笔试，甚者可能还有AI面试。现在我的信号不满格，但是我觉得我要通过无限投递让我的信号满格！希望有机会参加大厂面试，进入大厂，愿各位牛友前途无量！#你感受到金三银四了嘛？#

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

这是我在BOSS遇到最有人性的hr，他的鼓励简直让我这么久人机般投简历来，最感动的一次，真的好想进这家公司啊😭😭😭

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...