1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

感觉我的简历在本科生中也不算差，面试的时候八股和算法只要不挖的太深都回答的上来，为什么老是被一面挂😭最近被一面挂麻了，即使问了面试官对我的印象说还不错也仍然被一面挂，真有点怀疑人生了😭

太想去一个大一点的公司实习了兄弟们，年后投了很多小公司，也都没回复，有点失去信心了。

一、行业 / 公司新闻 1. Anthropic 招聘武器专家防止 AI 滥用，BBC 报道引发关注  摘要: Anthropic 发布"化学武器与高爆炸药政策经理"岗位，年薪 285K，要求至少 5 年化学武器/爆炸物防御经验，需了解"放射性弥散装置"（脏弹）。  2. Anthropic 市场份额大幅提升，企业客户争夺战升温  摘要: 在首次购买 AI 服务的企业中，Anthropic 在与 OpenAI 的正面竞争中赢得约 70% 的客户。Ramp 平台数据显示，一年前仅 1/25 的企业使用 Anthropic，现在已接近 1/4。  3. 30...