2021中国银行湖北省分行暑期实习

1. 介绍下自己的优缺点2. 你的 Agent 主要是用来解决什么问题的？这个 Agent 主要解决跨境电商运营中“数据分散、决策链路长、人工分析慢”的问题。传统运营需要分别看广告后台、商品后台、库存系统、用户评论、竞品价格和售后工单，再人工判断问题原因。Agent 的目标是把这些数据源通过工具封装起来，让模型按任务目标自动规划查询步骤，并生成有证据支撑的运营建议。比如用户问“为什么这款蓝牙耳机最近销量下滑”，Agent 不会直接回答，而是会拆成几个子任务：查曝光和点击是否下降，查转化率是否下降，查广告 ROI 是否异常，查库存是否断货，查评论是否出现集中差评，查竞品是否降价。最后根据证据判断...

干了五个月转正失败了，现在重新找工作死活找不到，已经急哭了😱😱😱

1. 自我介绍2. 智能合同审阅平台里为什么要同时使用向量检索和全文检索？单一检索方式为什么不够？答案：在合同审阅场景里，用户的问题或者待审条款通常不是简单关键词匹配，而是存在大量语义相近但表达不同的内容，比如“提前解除合同”“单方终止协议”“无责解约”语义接近，但关键词并不完全一致。如果只用全文检索，比如 Elasticsearch 的 BM25，优点是关键词匹配精确、可解释性强，对合同编号、金额、日期、公司名称、条款标题这类结构化或半结构化字段效果很好。但它对同义表达、语义改写、隐含风险点的召回能力较弱。如果只用向量检索，优点是语义召回能力强，但是容易召回一些语义相似但法律含义不完全一致的...