大佬的头顶，会有光环

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花数据库三大范式是为了消除数据冗余、避免更新异常、保证数据一致性而制定的设计准则，核心是“逐步规范化”，从基础到严格依次为：第一范式（1NF）：原子性核心要求：数据表中的每一列（属性）都必须是不可再分的原子值，不能存在复合属性、多值属性。通俗理解：一列只能存一种类型的单一数据，不能拆分成多个子项（比如“姓名”不能拆成“姓+名”存放在同一列，若需拆分则需分为两列）。示例：不符合1NF的列——“联系方式”（包含电话+微信）；符合1NF的列——“电话”“微信”分开存储。实操案例：设计...

跪求各位大佬们的指导，目前秋招结束了0offer，投了很多大厂中厂都被拒绝了，想问问各位大佬们的建议

在boss上投应届，有一个hr说经历太单薄，但是也不知道该添点啥了，就多加了一个项目经历，想看看大家建议

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...