在牛客社区，关于“转行”的讨论从未停止。“传统开发转 AI 算法还有戏吗？”、“销售转产品经理，薪资会倒挂吗？”、“土木人如何进军互联网？”很多人认为，转行意味着从零开始，薪资腰斩。但根据我们搜集的真实成功案例显示，只要简历策略得当，跨行不仅可行，甚至能实现薪资涨幅 30% 以上。核心在于：如何证明你的“过往经验”对“新岗位”有价值。今天，我们结合具体案例，深度解析转行简历的写法，并展示 AiCV 如何利用 AI 技术解决跨行业适配难题。一、转行成功案例深度复盘为了验证方法论，我们搜集了近期通过简历优化成功转行的两个典型案例：案例 A：传统 Java 后端 → AIGC 应用工程师背景： 5 ...

求内推

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...