1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...

打算找暑期了，把项目包进了之前的一个小厂实习，佬们帮忙看看简历

😭求锐评😭找不到实习好伤心

AI岗位需求暴涨12倍、月薪6万+，这数据确实诱人。但若让我重新选择专业，估计还是不会盲目的ALL IN AI。高薪就意味着极高的门槛。大模型算法这些岗动辄要求名校硕博、顶会论文，普通开发者转行面临激烈竞争，很可能沦为“调参侠”或数据标注工，在泡沫退去时被淘汰。况且技术迭代太快，今天的热门技能明天可能就过时，焦虑感如影随形。其实按道理来说 ，大学学的也是ai专业， 什么机器学习 ，深度学习 ，NLP那些 ，但是双非还是让我选择了java(ps : 考研也坠机了) ，但是其实对于ai这东西还是抱有很大的意愿的 ；与其拥挤地追逐“造AI”，我更倾向务实地“用AI”。在原有专业基础上，利用AI工具提...