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在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

是我简历太单薄了吗，我投的都是小厂，想先过渡一下的想过自己很菜，没想到这么菜

孩子bg 双非本 末流985硕暑假竞争太激烈了，投了很多厂，字节，阿里，美团，快手，携程等等，但实际没有几个约面。目前就字节面两次 一次二面挂 一次三面挂现在想去找20-99人的厂，或者99-499人厂刷一段经历，有用吗，导师只放一段实习

大家好，我是专注Agent方向的老面试官，也是带过团队的技术人。最近面了不少同学，发现一个普遍问题：一提Embedding就背概念，一问原理就卡壳。尤其是Agent方向，Embedding是连接大模型和外部知识的关键环节，面试官稍微挖深一点，很多人就露怯了。今天我就用最白话的方式，把Agent面试里Embedding相关的常考点拆开揉碎，不讲虚的，直接上干货。Q1：Embedding到底是什么？用大白话解释给产品经理听面试官最爱开头来这么一句。很多同学脱口而出“高维向量映射到低维空间”——面试官脸一黑，因为你在背定义。我建议的回答思路：你把Embedding想象成“给万物编代号”。每个词、每句...