1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

- 27届双非本，比赛打废了- 无考研打算，准备就业----又修改了一下简历----再度爆改简历。

这个简历还能找得到工作吗？😭  

最近工作我问AI相关的硬件引脚高低电平的问题，AI给了我一个错误的答案，导致我重复焊接电路，真的把我气坏了！！我去官网找到模块的规格书给AI后，他竟然说是自己写错了，有时候真的不能完全信任AI。