2022年12月19日考古纪实

最近好多学弟学妹找我聊春招，发现一个挺有意思的现象：今年大家手里但凡握着国央企offer的，基本都打算接了。哪怕是手里有大厂意向的，也开始纠结“要不要去拼几年”。有个学弟（就叫小T吧）去年进的翼支付，厦大软工硕士，当时手里也有几个选择：老家省电信、直招军官、还有高校的联培博士。最后选了翼支付，去上海做数据建模。前两天跟他吃饭，聊了大半天，感觉他的经历挺有代表性，整理出来给大家参考。 一、为什么选翼支付？他说：想“既要又要”小T原话是：“既想要央企的稳定和保障，又不想放弃前沿技术的成长空间。”很多人觉得国央企就是“养老院”，他入职一年半后发现完全不是这回事。首先是稳定，但不是死工资。福利是真的顶...

投了几个月boss了

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，...