要去吗？

1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

介绍自己怎么接触的前端，怎么学习的前端实习项目相关，背景痛点，技术难点执行流程题 var name = 'global'; function test(){ console.log(name);//undifined var name = 'local'; } test();  var name = "mary"; function hello() { console.log(name); } function hello1() { var name = "bob"; hello(); } function hello2() { var name = &...