拿下Offer先说下岗位和地点：深圳岗位，机械制造相关，面试时岗位方向没有完全明确，整体偏向机械制造工艺、精密制造这类方向。整场面试核心就是深挖研究生期间的项目经历，几乎全程围绕我的科研项目展开，面试官对着项目细节问了超多问题，没有多余的八股提问，全程针对性极强。重点考察的板块很清晰：一是项目内容的重复性问题，会反复追问项目里的实验、工艺环节是否存在重复操作，重复工作的优化思路、如何提升执行效率，刨根问底问得很细致；二是制造精度相关问题，针对项目里的零件加工、装配精度、误差控制、精度保障方案不停提问，会让我详细讲精度把控的具体措施、遇到的精度偏差怎么解决，对机械制造的核心技术点考察很到位。面试氛围真的很友好，面试官交流起来完全没压力，语气很平和，不会刻意刁难，沟通起来很顺畅。但面试过程中，面试官一直在提前灌输工作理念，明确说明这份工作压力比较大，加班是常态，把工作强度说得很直白，提前打好了预防针。整体面试流程下来节奏紧凑，全程聚焦专业和项目，没有多余环节，面试后顺利拿到offer！

小天才26秋招分享（三面凉经）tl：9.13投递-10.10自主约面-10.10一面-10.11上传作品集-10.14二面-10.16三面（交叉面） 一面：线上邮件通知选择具体面试时间段（大约20mins）面试官问题1. 请先做一个自我介绍（1分钟左右）。2. 简历项目追问3. 在校期间有获得哪些奖学金吗？4. 有挂过科吗？5. 学得最好的课程是哪些？6. 分享一个人力资源领域中你觉得很重要的知识点。7. 根据以上追问若干问题8. 结合实习经历，招聘的具体成果是你直接负责的社招岗位吗？9. 你的导师对你的工作评价是什么样的？10.追问11.综合实习经历，你目前更适合做人力哪个方向的工作？12....

1. 什么是 LangChain？LangChain 是一套面向大模型应用开发的框架，核心目标不是替代模型本身，而是把模型、提示词、检索、工具调用、记忆、链式编排这些能力串起来，方便做复杂应用。它更像是“应用层基础设施”，把原本散落在 prompt、API 调用、向量库、工具调度里的逻辑统一起来。2. LangChain 包含哪些核心概念？LangChain 里比较核心的概念主要包括 Chains、Components、Prompt Templates、Example Selectors、Output Parsers、Indexes、Retrievers、ChatMessageHistory、...

1. 如果知识库原始数据不是 markdown，而是 PDF、PPT、图片或者网页，你会怎么处理进 RAG 系统？PDF 和 PPT 会提取标题、段落、表格和页码，图片先做 OCR，网页先抽正文和元信息，然后统一清洗噪声、去掉页眉页脚、按语义做切片，补上来源、时间、文档层级这些元数据，最后再做 embedding 和索引。这样后面的召回、溯源和权限控制都更稳定。 public List<Chunk> buildChunks(Document doc) { List<Block> blocks = parser.parse(doc); List<Block> ...