前言 今年AI赛道卷成红海，从OpenClaw到Gemini，满屏都是"AI替代焦虑"，连朋友圈都在刷"求职龙虾"——那些把好offer全掐走的卷王。作为一个被AI包围的应届生，我却在春招里靠一款叫求职精灵的AI工具实现了逆袭，顺利拿下腾讯产品运营岗offer。整个求职过程从简历优化到模拟面试，求职精灵全程陪跑，让我这个双非本科也能和985海归的卷王们正面刚。 我的背景 先说说我的背景吧：双非一本计算机专业本科，但做过学生会外联部长、运营过校园小程序、还在腾讯做过产品运营实习。说实话，投递腾讯之前我心里一点底都没有，毕竟"鹅厂"可是出...

太想去一个大一点的公司实习了兄弟们，年后投了很多小公司，也都没回复，有点失去信心了。

年后投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下

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...