1. 自我介绍2. 介绍一个你做得比较完整、个人成长最多的项目，背景、目标、方案和效果是什么？3. 做这个项目时具体用了哪些方案或手段达成目标？答案：最核心的是把问题拆开，没有直接把所有文档塞给大模型。文档侧先做结构化解析，保留标题层级、版本号、适用部门、发布时间和权限标签；检索侧用了 BM25 和向量召回融合，因为制度类问题经常包含专有名词、系统名和缩写，单纯向量召回容易漏；生成侧强制模型基于证据回答，不允许没有证据时编造。训练侧做了两类任务，一类是意图分类和工单类型预测，用历史工单标题、正文、处理队列作为弱标签，再人工抽检；另一类是指令微调样本，用高质量问答、证据片段和标准处理建议构造。线...

双非本科，靠着字节、百度、蔚来三段实习一路撑到春招，到现在才真正认清现实。一封封感谢信砸过来，慢慢明白，学历和学校带来的门槛，远比几段光鲜实习要重得多。最让人无力的，莫过于拼尽全力刷实习、攒经历，最后却连一个入场机会都换不来，那种落差感真的太磨人。总自以为是地觉得，有大厂实习就够了，一定能挤进心仪的公司，可现实一次又一次把幻想击碎。现在的我，早已没了春招初期的锐气，只剩下满心的迷茫和惆怅。不知道是该坦然接受现实，还是继续抱着不切实际的期待，在大厂的梦里不肯醒。

投递150+，中大厂基本简历关过不了，500-999有面试机会。已麻，准备考研92了😭

打开GitHub搜“AI应用”，跳出来的结果是不是都差不多？又一个RAG知识库问答 📚又一个ChatGPT套壳网站 💬又一个LangChain文档加载器 🔧代码换了个写法，README换了个排版，但内核一模一样。更扎心的是：你跟着教程吭哧吭哧做出来的东西，和另外100个求职者简历上写的，几乎没有区别。面试官看多了，审美疲劳 😮‍💨 你也知道这项目拿不出手，但不知道该做什么、能做什么。🤔 为什么市面上的项目都“长一个样”？因为教程教的，都是“标准答案”。教程教你搭RAG → 大家都用LangChain + Chroma + OpenAI教程教你做Agent → 大家都用ReAct模式...