26届java找日常实习学到什么程度？

由于公司经营遇到了巨大问题，出现严重亏损。不得不忍痛告诉全体员工团队解散一事衷心感谢全体小伙伴们在公司付出努力与汗水目前待定截止今日，后续事宜人事小姐姐会逐步跟进安排。再次感谢各位伙伴们希望大家都能有一个好的前程，在未来的时候一定要努力奋斗，前程似锦2023年6月16日我正在开开心心的写着代码，突然来了这么一条消息；我直接原地呆住了，沉思良久我才发现办公室内寂静的可怕，没有了键盘的敲击声；有的只有同事们的呼吸声，大家都依靠在椅子上，像是在思考什么。很快大家也都接受了这个不愿看到的实事。过了一两天就在开始办理离职一类的事情了。投递简历在离职以后，我们同事之间约好一起打了2个小时的球，吃了一个饭；...

大家都在说今年找实习难，但是字节跳动招7000+，腾讯招10000+，合计1.7万个实习生岗位。这规模都快赶上某些985大学一届本科生的总数了。但是具体细节确别有洞天，字节7000个坑，研发类占了4800；腾讯更夸张，技术产品岗直接扩招39%，潜台词：能熟练使用AI工具的复合型人才实习生越多，正式工越少，与其说是实习生不如说是临时工。国家应该限制实习，每个人实习有上限，另一个不允许企业大规模招超长期实习生

…… 标题党了，对不起各位牛爷爷了，请问各位简历有没有要优化的

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...