华为ux岗泡池子中，求捞

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...

佬们看看这个简历可以冲大厂吗

目标后端

真正使用过帮我写代码的也只用过四个 : vs+copliot , idea + Linma , trae , cursor ， 就个人使用感觉而言 ，排个序吧 : cursor : 当年毕设就差不多是这玩意写的(当然主要是前端 ， 跑模型啥的自己弄) ，给到number 1vs+copliot : vs其实挺喜欢用的，相较于idea轻量化 ，配合copliot(免费送一个月会员) ，给到老二吧trae , idea+Lingma : trae是出于想试一试的心态用了一下 ，现在基本问个问题都要排队 , 但是时间还行，难评 ，Lingma主要是在idea里面用 ，一时间习惯也懒得改过来了 ，将就...