一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

这些题刷完能不能拿五千一个月

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

不是在嘲讽你，是真的没用。技能栏写"熟练使用ChatGPT、Copilot、Claude"这种，跟写"熟练使用百度"一个级别。面试官不会因为这行字对你产生任何兴趣，因为这说明不了任何问题。真正能体现AI能力的只有一个地方：项目经历。而且得写清楚三件事——用了什么、解决了什么、结果是什么。举几个能过的写法："基于RAG搭建团队内部文档问答系统，使用LangChain+Chroma，将信息检索时间从平均15分钟缩短至30秒，减少重复答疑约200次/月。""引入Claude辅助Code Review，提前拦截命名不规范、边界条件缺...