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...

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

打算找暑期了，把项目包进了之前的一个小厂实习，佬们帮忙看看简历

面试官问你：agent系统中，工具调用失败怎么办？以及之前可能铺垫了哪些问题，串讲！引入“工具”的过程1.什么是agent，他的组成部分有哪些？2.为什么要引用工具，单纯的大模型不行吗？3.工具给大模型扩展了怎么样的能力？4.了解Function call吗？5.了解MCP吗，说说MCP的组成？6.看来你都了解 说说Function call，MCP，工具之间的区别？7.最近很火的skill，你跟Function call，MCP做过对比吗？8.看来你都做过对比，说说skill有哪些特性吧9.看来你都了解，说说mcp和skill哪个上下文占用比较大10我去这些你都知道，那你知道怎么写好一个工具...