总被"网传"我是颜🐶面试官，但殊不知在我手下被pass的帅哥美女有多少（一个手绝对数不清）自证清白😁还有，我们社区plmm/dd就是多，这可不赖我哦言归正传，作为一个面试官，说说我看简历的习惯吧！1.简历样式越简单越好，不要花里胡哨大面积的色块，达咩❌颜色过于鲜亮，达咩❌白底、黑/藏蓝/深灰字即可，尽量干净整洁✅篇幅上，校招一页搞定，社招最多两页。写了三四页的同学……我真的看不完2.习惯从上往下看：希望你的简历不要出现与本次岗位无关的信息比如：你身高体重（无人在意，不是招超模，不用写）你的身份证号（咱注意一下信息保密）你的驾照、潜水证、一切与本工作无关的证件（我们没有特...

求助，怎么改进。约面都没有🙂‍↔️  

现在才学到苍穹外卖，会不会太晚了TvT，在想能不能找小厂刷刷实习经历，这简历可以试着投吗？有人能指点一下吗，谢谢大佬

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...