许愿所有牛友秋招都能有一个满意的结果

一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

求内推

简历求拷打，大佬们救命啊，现在要干嘛，刷算法刷了几天感觉没啥用，没实习大三下了，要做项目还是要干嘛，boss沟通那么多就一个面试一个offer，还是偏远小公司

上个月面了4家大厂，3家都问了同一个问题："你平时怎么用AI辅助开发？"第一次被问到的时候，我实话实说："偶尔用ChatGPT查查API文档。"面试官礼貌地笑了笑，然后没有追问。结果——挂了。第二次面试前，我认真准备了AI编程相关的项目经历。我做过一个用Cursor重构Vue组件的项目，还用Claude Code做过一次全栈重构。我把这些写进了简历。面试的时候，面试官照例问了AI编程。这次我直接打开电脑，现场演示了用Cursor做组件开发的全流程：从描述需求到生成代码，到Code Review，到性能优化。面试官看完眼前一亮："你这个Code ...