在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

说实话，在牛客看了无数简历教程，都在教“STAR法则”、“量化成果”。做了这么久招聘，我想说，这些都对，但作为在帆软、掌趣和京东都筛过简历、也亲手发过很多Offer的前HR招聘实习生，我想说点更“底层”的东西——HR到底怎么筛简历？你的简历如何在系统里“活”过第一秒？今天不聊虚的，就分享三个我作为“简历筛选者”时，最希望候选人懂的、能立刻上手的硬核技巧。小技巧一：别用“负责”，用“接管”——动词下沉（到能落地），责任上浮这是我在帆软做校招时最深的感触。看到“负责公众号运营”、“负责策划举办活动”这种描述，我内心是毫无波澜的。这个词太安全也太模糊了，而且，作为实习生，很难全面负责一个模块和一件事...