不吹不黑，就讲讲我自己看到的。2024届本科上岸，目前在上海张江某原厂写BSP，裸机/RTOS/Linux内核都碰，年包税前45w base。在这一行不算多猛，但摸爬滚打这一年多，多少有点东西可以聊。背景前情学校是某985的异地校区，大一大二参加过一些嵌入式比赛，成绩一般般，主要是给简历凑点东西。那段时间其实心思在C++上，琢磨着转互联网。大三才意识到该找实习了，套了个模板把简历填完，海投几天捞了几个offer，最后去了北京某RISC-V厂——虽然进去之后做的还是ARM SoC那套。本来想拿转正，但卡在本科学历上没成，刚好赶上九月，干脆回学校冲秋招。那时候手里已经有几个offer兜底了，心态没...

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 ...