光大北分二面

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 ...

我投的后台开发。。。这还要面吗

27 届暑期 0offer，求内推求内推求内推！求建议准备全力梭哈日常了，成为最早备战秋招的从三月底面到现在，一边面试一边学习一边复盘，面经就不上传了，也是发现自己的一些问题，大家可以学习，不对的地方可以在评论区指出纠正一下：1.一定要至少准备个 60% 的程度再开始面试，不然会终止流程或者脏面评，我的字节和美团应该是黑了2.听好问题想清楚再回答，慢一点讲清楚3.不会可以说些相关的，相关的也不会大大方方承认，别胡乱背八股，面试官会很折磨4.leecode 坚持刷坚持刷坚持刷，不要间隔着刷5.把知识好好梳理串联起来，把项目理解清楚为止（面试时项目露馅包死的）

27届，3.16开始投递，boss打招呼来了惊人的 6k+，要简历的只有 360。从三月到五月，感觉像被扔进了一场没有终点的暴雨里：每天机械地投递、背八股、改简历、跑面试，盯着越来越少的 Java HC，看着 AI Agent 风口席卷一切，开始怀疑自己过去几年到底学了什么。每天又想着背八股、熟悉项目，一边又要投岗位，有时候一个小时过去了都不知道，时间压力、学习压力接踵而至……最难受的不是被挂，而是连面试机会都没有；不是累，而是长期努力得不到反馈后的失控感，投资回报率甚至得用负来表示。一边骂行业、骂市场、骂自己，一边又不肯真正躺下，哪怕情绪崩到恶心、麻木、脱敏，第二天还是继续投递。微信里每天都...