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，...

各位老大们 长沙万兴怎么样啊，我现在有一家工资比较高的但是在北京小厂，一家就是长沙万兴

这几天疯狂在boss直聘和应届生上投简历，结果一个回复都没得，是不是简历有啥问题😭，主要投的都是产品岗，求友友们帮忙看看

我正准备继续划水，突然被 @ 了。 "让实习生来讲吧，正好练练手。" 群里瞬间安静了三秒。 我看着屏幕上那份自己负责的分布式缓存选型方案，手心开始冒汗。明天要面对的，可是十几位 Tech Leader 和架构师。 📈 第二天，会议室 我站在投影前，深吸一口气，开始讲述这个月的工作成果： "我们团队负责的核心交易系统，日均请求量在千万级。现有缓存方案在高并发场景下存在热点问题，我调研了三种分布式缓存方案……" 讲到技术选型的权衡时，一位架构师打断了我："你这个容灾设计，考虑过跨机房的场景吗？" 我愣了一下，然后想起上周做全链路压测时遇...