在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

开源了一个新的项目，可以让你像vibe coding一样编辑你的简历：VibeResume 是一个 AI 友好、可导出 PDF 的简历模板。你不需要在 Word、LaTeX 或浏览器打印预览里反复对齐版式；把简历维护成 HTML + CSS，让 AI 帮你改内容和排版，然后用脚本把网页看到的布局稳定导出成一页 PDF。此前我们已开源过寻找项目、进行项目优化、简历优化的工具，本次开源的 VibeResume 负责最后一公里：把简历内容维护成漂亮网页，并稳定导出 PDF，让你像 vibe coding 一样编辑你的简历！项目开源在https://github.com/LiuMengxuan04/vibe-resume如果对你有帮助的话，求star！也欢迎pr&issues！

兄弟们，我要去嘛？？

每次看到"应届生别太看重薪资，要看平台和成长"这种话，我都想说——这话没毛病，但它有个巨大的bug：它让很多人真的以为，起薪不重要。可钱怎么可能不重要啊朋友们。尤其在互联网这个今天在明天就可能裁员的行业，除了公司名字和月薪base，什么好业务好老板WLB，说变就变。所以我的观点很明确：起薪，非常重要。👇说说为什么：1️⃣ 起薪就是你的职场定价锚点毕业头几年，是你最容易被"标价"的时候。后面每次跳槽、谈薪、升职，基本都是在当前薪资上往上加。起薪低的人，哪怕每次涨幅都还行，也得花更久才能追上别人。别拿"大佬两年翻倍"来杠，那是极端个例，...