985应届，产品方向，整理一下这两个月的情况，顺便和大家聊聊。投递情况：字节产品（抖音）→ 一面约好了，下周腾讯产品 → 简历还在审美团 → 投了，没消息百度、网易、快手、小红书、B站、拼多多、阿里 → 陆续都投了滴滴、货拉拉 → 最近刚投说实话产品岗网申比开发的还麻烦，除了基础信息还要填各种项目描述、实习经历，有的还要写自我陈述，一家至少40分钟。后面被室友安利了牛客的网申助手，基础信息填一遍就不用重复了，虽然项目描述还是要自己改，但已经省了很多了。现在每天睡前刷一遍招聘网站，看看有没有新岗位，感觉春招就是个持久战。大家都在投什么方向呀

主播27号面完，到现在还显示这个是不是要挂了啊

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

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...