第 53 题：上下文压缩（Context Compression）在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩（Context Compression）技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩？ 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口，导致：超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本，使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法  摘要：对长段做摘要（用模型或抽取式摘要），只把摘要放入 prompt；适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留：按相关性或重要性筛选句子/段落（如用检索分...

唉没招了，大厂全是这种吗，双飞真没机会呀！！！

腾讯 京东oppovivo快手美团百度字节蚂蚁上面的厂都投了，有的直接简历挂了（快手  阿里挂的最严重），测评做了，有的给了笔试，但为啥大多都一直卡流程？卡在“简历筛选/评估中”，这是怎么回事？项目不行？还能找到实习吗？

1. 自我介绍2. RAG 的检索索引怎么设计？答案：RAG 的检索索引不能只建一个向量字段就结束。实际系统里，我会把索引分成语义索引、关键词索引、结构化索引和权限索引。语义索引用来处理自然语言问题，关键词索引用来处理规则编号、商品编码、报关术语、单据字段名这类精确匹配，结构化索引用来按国家、业务类型、规则版本、生效时间过滤，权限索引用来保证用户只能查自己有权限的数据。文档入库时也要保留足够元数据，比如 doc_id、chunk_id、parent_id、section_path、doc_type、country、effective_date、version、tenant_id。如果没有这些字...