1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

现在才学到苍穹外卖，会不会太晚了TvT，在想能不能找小厂刷刷实习经历，这简历可以试着投吗？有人能指点一下吗，谢谢大佬

大佬们好，不是计算机专业的从大一下开始自学Java到现在很迷茫，项目是苍穹外卖包装的，希望大佬们给点学习或者简历的建议

1、自我介绍2、讲一个你做过的最有代表性的 Agent 项目3、如果让你设计一个通用 Agent 框架，你会怎么设计我会把它拆成六层。最上面是接入层，处理用户请求、鉴权、限流和会话管理。下面一层是理解层，负责意图识别、槽位抽取、风险识别和任务分类。再往下是规划层，根据任务复杂度决定是直接回答、走工作流，还是做多步规划。中间一层是记忆和上下文层，统一管理短期记忆、长期记忆、任务状态和检索到的证据。再下面是工具层，把所有外部能力封装成标准化 skill，包括描述、参数 schema、执行逻辑和异常处理。最底层是执行与评测层，负责模型调用、工具执行、结果回填、日志埋点和效果评估。如果要做成工程上可维...