面了一些实习生，简历上写了 AI 项目的很多，但大部分一问"这个项目的亮点在哪"就开始复述技术栈了——"用了 LangChain、用了向量数据库……这不是亮点好吗  所以做项目的时候，提前想好这三个问题：  我做了哪个技术决策？为什么这么选？ 我遇到了什么坑？怎么解决的？数据变化是什么？ 有没有人真的在用？反馈是什么？  所有的技术都是为了解决现实场景，我们更关心的是：“你是否有独立思考和解决问题的能力”

快一个月沟通300次，要简历30次，面试三个全挂😭日常实习难度这么大吗？找实习找到道喜破碎。是我简历太烂了吗？求指教。

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...