1. 提问艺术 (Prompt Engineering)指定角色：“你是一位资深 Java 后端工程师”。明确任务：“编写/重构/解释/优化” + 具体功能描述。设定约束：“不使用第三方库”、“遵循 PEP8 规范”、“添加详细注释”。要求输出：“只输出代码”、“先解释思路再给代码”、“用 Markdown 格式”。2. 上下文管理 (Context)提供报错：直接粘贴完整的 Error Log 或 Stack Trace。相关代码：只粘贴与问题相关的函数/类，避免过长（注意 Token 限制）。数据结构：明确输入/输出的 JSON 结构或数据库 Schema。技术栈：说明版本（如 React...

现在AI这么恐怖，毕业26，能干到30吗？暑期实习也找不到，感觉快进斩杀线了啊

25届，非科班，混成这样大概是玩脱了吧（

1. 介绍一下你做过的一个大模型项目2. 如果让你设计一个适合购票的 Agent 系统，你会怎么做3. RAG 在酒旅场景里最容易出什么问题，怎么解决酒旅场景里的 RAG 最大问题不是召回不到，而是召回到了“看起来很像但不适用”的内容。比如同一家酒店不同套餐、同一航司不同舱位、同一个城市不同出发日期、同一政策不同会员等级，文本很像，但结论完全不同。模型一旦把这些证据混在一起，就很容易生成似是而非的答案。解决方法通常不是单纯提升 embedding，而是先把检索约束做对。比如 query 里要强绑定出发时间、订单状态、航司、舱位、供应商、会员等级这些 metadata，再在这个前提下做 dens...