1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

目前在boss啥的软件上投递都是已读不回，但是中大厂的话我算法一点没刷过，可能过不了下面是我的个人简历，想听听大家的建议

每年到了春招季，总会有很多同学焦虑：“春招是不是已经结束了？”“现在准备 2027 实习还来得及吗？”“技术岗到底应该怎么准备？”如果你正在经历这些困惑，这篇文章可能会给你一些方向。一、2026届春招：机会其实还在很多人以为春招只是“秋招失败后的补录”，其实并不完全是这样。在过去几年里，春招已经逐渐变成 很多企业正式招聘的重要阶段。尤其是以下几类公司：互联网公司补录 HCAI / 数据基础设施公司ToB 技术公司银行 / 国企科技岗春招有一个很重要的特点：竞争比秋招小，但岗位也更少。所以策略很简单：不要只投“大厂”。建议把目标分为三层：第一梯队（冲刺）大厂核心技术团队AI / 数据基础设施公司...