1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

boss沟通400➕了就几个要简历的无一个面试，很多要27以后的，28太难了感觉找不到实习了😓😓😓

妈呀不会给我挂了吧  

985，测试开发方向，用数据说话，当个记录。截至今天共投递：34家已推进：9家（进入笔试或面试环节）已凉：3家（明确拒）无反馈：22家进展较好的：字节 → 技术面2轮，等HR阿里蚂蚁 → 一面通过美团 → 笔试通过，面试约下周网易、百度 → 笔试阶段测试岗投递节奏感觉和开发不一样，很多公司反馈慢，要主动催，建议大家建个表格跟进。网申效率这块，推荐一下牛客的网申助手，我34家里有一半是用它填的，信息录一次各家自动同步，字段识别率挺高的，省了不少时间，能把精力放在准备笔面试上。测试方向的同学，你们现在投了多少家了？