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...

26学院本太难了，很多公司机筛就给我刷了。机会都难拿到如果是简历存在问题也欢迎拷打————————————————————分割线——————————————————————2026.3.4更新：发完贴之后，时不时投递又收到了不少的笔试/面试邀请。主要是之前投递简历出去之后基本上都是沉默状态，年后好转了不少timeline：2026.01.21 文远知行笔试，半年多没刷算法题 ->挂 (后续HR说春招可以重新安排笔试)2026.2.4     小鹏汇天 技术一面，第二周收到结果 ->挂2026.2.12   大众Cariad代招 技术二面 ->Offer2026.2.28   多益网络技术面试，由于风评太差，一直在犹豫要不要接面试 ->推迟

难道前端真的已经不行了？

1. 内容缺失问题是什么？内容缺失，指的是用户问题明明有答案，但检索阶段没有把真正相关的文档召回出来，最后模型拿到的上下文不完整，回答自然就缺信息。这类问题在 RAG 里特别常见，因为很多时候不是模型不会答，而是它根本没看到关键内容。常见原因就是切块切坏了、向量化效果一般、召回 topk 太小、查询改写不到位，或者知识库本身就缺数据。2. 为什么会错过排名靠前的文档？这个问题本质上是检索排序问题。有些文档明明相关，但因为向量检索只看语义相似度，或者 BM25 只看关键词匹配，结果真正有价值的文档没排到前面。尤其是用户问题比较短、表述模糊、专业术语多、别名多的时候，这种情况更明显。所以很多线上系...