免责声明：以下内容是我语音输入，让我的 ChatGPT 总结整理的题解思路，仅做简单复盘分享，可能存在理解偏差。下面先给出四道题 相对标准化的题干描述。如果你只是想练习，可以先只看题干部分，不要往下翻题解。题目一：主播排序给定 N 个直播片段，每个片段包含以下信息：uid：主播编号A：指标 A（越大越好）B：指标 B（越大越好）T：时间（越早越好）index：输入顺序（越早越好）排序规则如下：A 越大越好若 A 相同，则 B 越大越好若 A,B 相同，则 T 越早越好若 A,B,T 都相同，则 index 越小越好现在需要：对于每个主播，只保留其 最优的一个直播片段使用每个主播的最优片段对 主...

求各位牛爷爷指点

再过一个礼拜就三月份了，想问问大佬们知道大厂暑期实习大概什么时候结束招人，以及最晚什么时候入职吗？年前问了位字节hr，感觉字节会好早结束暑期招聘啊，不知道其他大厂的情况现在大厂这么卷的尿性，岂不是七月中旬就开秋招提前批了？

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...