一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

都是前段时间面的，之前在忙实验室的项目没时间整理，现在简单整理下。美团和京东都是挂了之后的第二次一面，京东目前没出结果，美团一面过了约我五一后二面，但是滴滴已经给offer，大概率不去面了。美团一面你这个方向是网络安全，但你投的是后端开发，是什么原因？后端开发跟 Agent 开发，你更倾向于哪个？讲一下你第一个项目整个编排平台的执行过程。节点执行过程是不是分多个状态？还有其他状态吗？比如用户取消？用户取消的话，正在执行的节点会流转到什么状态？你们有没有用到状态机去做状态流转？还是纯靠业务判断？怎么保证状态流转的线程安全？如果有两个线程同时将节点从 running 改到成功，你怎么处理？数据库层...