TpLIink 二面终面凉经

春招进行中，个别公司正在偷偷裁员。B站、汇丰、网易广州互娱产研外包、小鹏、海康威视……微博热搜挂着的这些公司，都陷入裁员的舆论中。网传B站直接裁了60%，也许有夸张，但大概不是空穴来风。 整的我也很焦虑。本来秋招签了家SaaS公司的offer，以为写完论文就能躺了，最近也一直在纠结，万一智能体继续这么爆，这家公司的业务被冲垮了，会不会毁约？ 雪上加霜的是，正好又刷到了Anthropic的一篇研究报告，讨论了AI对就业市场的冲击。报告提出了"暴露度"这个概念，结合平台真实使用数据，看AI现在实际正在处理哪些工作任务，以及占这个职业总任务量的比例。（虽然这是美国数据，但趋势大概...

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

应聘了很多家公司，基本上都是小微企业，双非真的无缘大厂吗？哪位大佬帮我看看简历啊？！

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...