一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

timeline3.9投递3.19一面3.31二面4.1告知二面通过免三面4.2hr面4.3oc人生第一次面试就是字节，没想到最后竟然能oc。（ 免三面真的很意外😳）

学院本进不了开发岗吗

纠结是继续搞艺术还是转行