腾讯&字节

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

报志愿时候是幻想的学技术时候是后端的找实习时候是卷爆的谈薪资时候是压价的上班的时候是想死的我当务之急应该马上回家里蹲准备考公考编，而不是在这里天天加班开会😡

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本人bg：25届算法，在MiniMax工作快一年了。从实习转正，到现在参与M2.5等核心模型的迭代，感受还是非常多的。刚好最近很多学弟学妹来问求职和公司的情况，干脆把我的真实经历和观察整理出来，希望能给正在看机会的大家一些参考。一、关于求职：实习是成本最低的试错我一开始不知道自己想去哪，所以我会通过实习来给自己试错。研究生阶段，我攒了4段实习（1家中厂，3家大厂），不过现在看来，这些经历最大的价值不是让简历变好看，而是让我对所谓的大厂“祛魅”了。 有的团队进去才发现，核心业务根本碰不到，天天写周报、对齐、拉通，忙活半天不知道自己在干嘛。所以我觉得，多实习不是为了刷简历，而是用低成本试错，给自己...