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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，...

标题党了 蚌…

兄弟们，大佬们，大三找实习中，能不能给点建议

面试时间3.10八股切片与数组的区别Interface是什么map是并发安全的吗，如何改造git常用命令，合并冲突讲讲用k8s做过什么项目因为项目和agent相关问了mcp能到哪一层，如何实现问了openclaw了解过吗算法字符串最长不重复子串 leetcode3 原题