1、自我介绍2、简单聊下实习干了什么 ,解决了什么问题3、讲讲什么是 RAG，结合你做过的企业知识库问答系统讲一下 RAG 调用的全流程RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想是先从外部知识库中检索相关内容，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案，这样可以降低模型只依赖参数知识带来的时效性和幻觉问题。以企业知识库问答系统为例，完整流程一般是用户输入问题之后，系统先做 query 预处理，比如纠错、改写、意图识别和关键词提取，然后进入召回阶段，从向量库、全文检索或者混合检索系统里找出候选文档；候选文档出来后再做 rerank 重...

目前各个大厂都投了，就快手给面了其他都在初筛泡池子。是不是简历太不对口了。有没有大佬给看看，这么差的简历是不是不配找工作啊😭😭

手把手带你拆解一个 GitHub 开源项目，用 LangGraph 从零搭建多 Agent 智能助手。Supervisor 架构 + 5 个专业子 Agent，代码不到 3000 行，适合写进简历的实战项目。    三、架构详解 用户消息 (Telegram / Slack) | v +---------------+ | Manager Agent | GPT-4o + SQLite记忆 +-------+-------+ | | SendMessage 工具（动态注入） | +-----+-----+-----+-----+ v v v v v 消息 日历 待办 协作 搜索 Agent A...