巴比特

大家好，最近校招圈最炸的消息，莫过于百度3月9号启动的2027届暑期实习了。5000+Offer，90%是AI岗位，七大业务专项同步启动。说实话，我在这个行业这么多年，这种级别的招聘力度，确实少见。说实话，看到这个数字的第一反应，我也和大多数人一样——“真的假的？怎么突然这么大动静？”。立刻去找百度内部的同学打听了一下，又翻了翻最近行业的动向，才意识到这波招聘背后的信号，比表面数字要深得多。先说说行业。今年开年以来，AI领域的竞争明显在加速，各家都在抢滩。而内部聊到的信息更直接：这次5000+Offer不是临时起意，是业务线的硬需求堆出来的。七大专项，对应的是大模型、自动驾驶、AI芯片、智能云...

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

我是犯天条了吗？大佬们

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...