1. 自我介绍2. 多阶段 RAG 里同时使用 BM25 和向量召回，混合检索策略通常怎么设计混合检索的关键不是把两路结果简单拼起来，而是根据问题类型决定两路召回各自承担什么角色。BM25 对精确术语、错误码、接口名、字段名、版本号这类关键词命中很强，向量召回则更擅长语义改写、口语化表达和抽象问题。真正稳定的设计一般是先并行召回，再做去重、融合、重排，最后再进入上下文构建阶段。如果问题本身是“精确定位型”，比如某个报错码、类名、接口路径，BM25 权重通常更高；如果问题是“意图表达型”，比如用户用自然语言描述故障现象，向量召回的权重会更高。工程里比较常见的是先取两路 topk，再用 RRF 或...

要求每天至少对话100次🤣现在必须得all in AI了

是因为学院二本的原因嘛，一个公司都不要，想去个大点的公司好困难，只能继续在小小小公司干着了

投递岗位：后端开发/agent各平台沟通情况：boss1500+，猎聘200+，智联200+，网申60+。面试情况：约面30+，简历挂10+，小厂oc4家，中大厂oc2家，周五准备入职，不能等了，边面边投吧。面经不再赘述，就写一些我的面试感受和一些小经验吧：对于小厂，遇到的基本上就一轮面，30min左右面试时间，个别会考察代码，其他的话多结合八股来考察，也不会很深，你只要不紧张，发挥稳定，基本上就oc了。对于中大厂，多轮面试，我分为技术面和HR面来说说吧。技术面的话一般是八股+算法，同时公司规模越大，对项目考察度越深，具体到某个技术在你项目的应用，为什么使用这个技术，某个环节出了问题引发了什么...