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...

是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了

求求大佬们帮忙看看简历，心态已经被磨平了，感觉自己简历问题比较大，但是不知道怎么下手改。马上要春招了，好迷茫。。。

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 17：Cursor 和传统 IDE + Copilot 插件的本质区别是什么？为什么"AI Native IDE"比"IDE + AI 插件"体验好很多？参考答案表面区别是功能多少，本质区别是信息流架构。传统模式是 IDE 和 AI 各管各的。Copilot 作为插件，能拿到的信息非常有限——基本就是当前文件的内容和光标位置。它和 IDE 的关系是"寄居"的——IDE 不会为了 AI 调整自己的数据流，AI 也没办法深度访问 IDE 的内部状态。Cur...