来点强度，机械人表示根本破不了防

先聊聊身边同事的学历真实区间。小组里学历跨度不算小，最低是普通本科院校，硕士占据大半人数，也有顶尖 985 硕博学历的前辈。学术论文并非入职硬性门槛，技术岗资深员工手握多篇核心论文，业务执行岗基本不看重论文成果，学历只是入门敲门砖，不会单凭学历判定个人价值。再看组里认可度高、融入速度快的实习生，身上特质高度统一。这类人上班状态踏实沉稳，到岗立刻梳理当日工作任务，不闲聊摸鱼拖延进度。待人处事分寸感十足，主动礼貌对接同事需求，不懂就及时请教，不会闭门造车耽误整体进度。核心特质就是适配岗位执行力，大厂本质需要各司其职的螺丝钉。接到需求不纠结质疑，第一时间拆解任务上手实操，独立完成分配工作，配合团队节...

字节： 面试时会把简历里的项目挖的很深，项目的背景、指标为什么这样定。有没有更好的办法，如何复盘等问题，都需要准备阿里：面试问题更偏宏观，喜欢听你对某些行业的看法或者产品的规划腾讯：面试时会考察项目的价值，更在意用户价值而非成本价值，经常会问你对腾讯系产品的体验和优化建议京东：诚信和抗压能力时最强调的点，如果你家境一般且表现出很强的赚钱欲望，那你面试已经过了一半美团：面试会考察业务逻辑，指标及执行细节，需要准备一个你通过数据拆解问题并一步步解决的case拼多多：面试时表示自己身体好接受加班，不怕高强度工作基本就稳了华为：面试时熟背华为价值观（严格学历厂的）快手：最好简历上有份字节经历

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...