985，算法，26届。投了将近一个月，今天复盘了一下整个过程，发现有几个地方效率极低，记录一下。 弯路1：用时间换"仪式感"，而不是实际进展 每次投递前我都要把简历再过一遍，看有没有要改的地方，然后再提交。这个习惯让我每次投递额外多花20-30分钟。 真相是：第N次看简历发现的问题已经边际效益趋近于零。这些时间用来多投几家或者多刷一道题更值。 弯路2：网申填表没有自动化 算法岗很多公司有独立网申系统，我前期手动填了十几家，基础信息一遍遍重录，连父母职业、家庭住址这些都要写。 后来用了牛客网申助手，一次录入之后，打开任何公司的网申页面自动填写，反思了很久为什么没早点用这种工具...

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

为什么春招海投了两天，全都石沉大海。是我简历问题吗

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...