作为天天和算法、研发撕需求的AI产品经理，我虽然不是程序员，但我可能是全公司用AI写代码频率最高的人之一——写SQL取数、写Python脚本处理数据、写伪代码跟研发对齐思路、甚至写简单的自动化工具给自己提效。今天不聊面试题，聊聊我怎么让AI给我写出能跑的代码。一、先说结论：我用AI写代码的频率有多高？每天。作为PM，我日常需要：从Hive里取数分析（写SQL）处理Excel搞不定的数据（写Python脚本）快速验证一个想法是否可行（写Demo级别的代码）甚至写一些自动化脚本，让自己少加班以前这些事得排队等研发哥哥有空，现在？AI就是我的7x24小时专属程序员。 虽然它写的代码不一定完美，但把“...

为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题，还是打招呼有问题大佬们，能帮忙看看简历吗？

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...