春招面试必备实操指南（精简版）

之前发生了一件有点尴尬的事情。我在写实习生周报的时候，因为没有仔细检查，把里面的一些内容写错了，结果提交之后被领导看到了。没过多久，领导就专门打电话过来询问情况，当时真的有点紧张，也有点不好意思。其实问题不算很严重，但被单独问起的时候还是挺尴尬的，也让我意识到写周报这种看起来很简单的事情，其实也需要认真对待。以后在提交之前还是要多检查一遍，尽量避免这种低级错误。虽然有点小插曲，但也算是一次提醒，让自己在工作中更加细心一点。

各位佬，这简历可以找个实习吗？本人大三下。

亲爱的牛友们：春招和暑期实习的战鼓已经敲响！无论你是26届正在冲刺春招，还是27届寻找暑期实习，是不是经常遇到这些问题：投递石沉大海，想找人吐槽却没人懂？笔试面试结束，想分享经验却发现没地方写？求职进度焦虑，想看看同龄人投了哪些公司？为了让大家抱团取暖、信息共享，我们正式启动 「春招抱团·求职交流群」激励计划！即日起至6月30日，进群发帖，现金奖励+京东卡+职场礼包等你拿！🎯 我们想找这样的人26/27届 正在参与春招、暑期实习的同学求职状态：还在找工作，还没签约🕰️活动时间：2026年3月10日——6月30日💰创作奖励奖项获得条件奖励新人首发奖进群后7天内完成首发5元每周话题奖参加每周...

最近做了一个企业级 RAG 智能体项目 Ragent，基于 SpringBoot 技术栈 + 手搓 RAG，完整开源了。不是 Demo 级别的调 API 玩具，是覆盖了 RAG 全链路的工程实现，分享出来给大家参考。GitHub：https://github.com/nageoffer/ragent为什么做这个项目现在面试越来越多地问 AI 相关的东西——RAG 怎么做的？Agent 怎么实现？MCP 了解吗？但市面上大部分 RAG 教程要么是 Python 生态，要么停留在调 API 跑通 Demo 的阶段，离真正能上线的系统差距很大。所以基于自己在公司实际落地 RAG 系统的经验，做了 Ragent 这个项目，把企业里真正会遇到的问题都实现了一遍。核心能力▪ 多路检索引擎：意图定向 + 全局向量双通道并行，检索结果经去重、重排序等后处理流水线。▪ 意图识别：树形意图分类体系，置信度不足时主动引导澄清。▪ 问题重写与拆分：多轮对话自动补全上下文，复杂问题拆分为子问题分别检索。▪ 会话记忆：滑动窗口 + 自动摘要压缩，控制 Token 成本的同时保留关键上下文。▪ 模型路由与容错：多模型候选、优先级调度、首包探测、三态熔断器、自动降级。▪ MCP 工具调用：知识检索与外部系统调用在同一流程中无缝融合。▪ 文档入库 ETL：基于节点编排，从解析、分块、向量化到写入 Milvus，每步可配置、有日志。▪ 全链路追踪：每次对话的重写、意图、检索、生成各环节都有 Trace 记录。技术栈后端：Java 17、Spring Boot 3、MyBatis Plus、Milvus 2.6、Redis + Redisson、RocketMQ 5.x、Apache Tika、Sa-Token前端：React 18、TypeScript、Vite代码量：后端约 4w 行，前端约 1.8w 行，20 张业务表，22 个前端页面。和 Demo 项目的主要区别▪ 检索方式：Demo 通常是单路向量检索，Ragent 是多通道并行 + 后处理流水线。▪ 意图识别：Demo 没有，Ragent 做了树形意图 + 歧义引导。▪ 模型调用：Demo 单模型挂了就挂了，Ragent 多候选路由 + 熔断降级。▪ 会话记忆：Demo 全量塞给模型，Ragent 滑动窗口 + 摘要压缩。▪ 可观测性：Demo 没有，Ragent 全链路 Trace。项目会持续迭代，感兴趣的同学可以 clone 下来跑一跑，有问题欢迎提 Issue 交流。