请简单介绍一下你自己。你在那边实习了差不多半年是吗？主要做算法还是偏工程化的工作？实际工作内容是以算法为主，还是以你描述的RAG项目内容为主？可以简单介绍一下两个项目吗？这个产品的质量是怎么衡量的？具体结果如何？你在差旅助手里设计了一个4层内存的隔离架构，大概是什么样的方案？如果不同的 agent 需要共享上下文，一般会怎么做？这个共享过程中会存在多线程或进程间的竞争情况吗？如果存在竞争，一般是什么情况下会出现多线程或多进程的竞争？常规的解法或方案有哪些？这种锁一般会采用什么样的锁？我看到你在差旅助手里拆分了四个 agent 的引擎，这种拆分的逻辑是什么？如果新增一个签证办理的场景，是会新增一...

菜鸟想找实习，这个简历能找到吗😅

🐭🐭想当鹅孝子，🐭🐭也想戴红围巾喵

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...