阿里云找24届实习生简历

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，...

目前这个简历投直接秒挂，想问问各位大佬哪里出问题了

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

作为后端仔，每天跟AI打交道的时间比跟室友还多，以下是我个人对AI软件的排行（纯属个人喜好）S：ChatGPT（GPT-5）回答有逻辑、能上下文、甚至能指出我代码里的逻辑漏洞。A：GitHub Copilot，IDE里的自动补全 Pro Max，最开始的补全工具B：文心一言C：智谱清言#如果给AI员工评绩效，我的答案是……#