1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...

是简历有问题吗

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

大家好，今天我们来聊聊 C++ 中的 Lambda 表达式。Lambda 在 C++11 中引入，它提供了一种定义匿名函数对象的便捷方式，常用于回调、泛型编程等场景。在面试中，Lambda 的实现原理常常被问到，因为它涉及了C++的很多核心概念。 我们来看一个 Lambda 表达式的例子： auto lambda = [value = 10](int x) mutable { ++value; return x + value; };  这个Lambda表达式做了什么？它捕获了一个变量 value，并将其初始化为 10（注意：这里使用了 C++14 的初始化捕获，因此不需要外部有一个变量 va...