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...

锐评一下我的简历吧，投几天了都没有找到，成都双非本。

字节 腾讯三月初就开始了，阿里3.18才开启，但是已经开始造势了，阿里巴巴开始的这么晚，难道是刚盘点完hc？据说今年招聘大方向也是AI，同学们加把劲吧

淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 23：如何开发一个高质量的 Agent Skill？一个好的 SKILL.md 应该包含什么、不应该包含什么？参考答案先搞清楚 Skill 的本质——它是写给 Agent 看的操作手册，不是写给人看的文档。Skill 的载体是一个 SKILL.md 文件加上可选的附带资源。Agent 加载 Skill 后，SKILL.md 的内容会注入到它的上下文中，指导它在特定场景下的行为。所以 Skill 开发的核心问题是：怎么用最少的 token 传递最准确的行为指令。一个好的 SKILL.md 应该包含：1. 触发条件...