SHEIN避雷

"你猜。"导师发了个表情包。 我试探性地打出："1万？" "再猜。" "10万？" 导师直接甩了张监控大盘的截图过来。 我盯着屏幕上跳动的数字，手指在键盘上悬停了三秒—— 峰值QPS：380万。 "这……这是真实业务？"我打字的手都在抖。 "欢迎来到拼多多。"导师回了一句，"明天技术评审，你来讲讲这个模块的容灾方案。" 我愣在工位上，打开了刚分配给我的代码仓库。 三个月后 秋招群里有人发消息："兄弟们，有没有做过高并发系统的？面试官问我怎么设计一...

什么年代了，还有地主

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

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，...