用较低水平的薪资待遇+应届身份换取岗位全流程接触和学习的经验算是双赢吧？拿低水平工资要求你实习一年长白班还全干重复性生产工作是啥阴间？真的会有人顺从么？

大家好，我是专注Agent方向的老面试官，也是带过团队的技术人。最近面了不少同学，发现一个普遍问题：一提Embedding就背概念，一问原理就卡壳。尤其是Agent方向，Embedding是连接大模型和外部知识的关键环节，面试官稍微挖深一点，很多人就露怯了。今天我就用最白话的方式，把Agent面试里Embedding相关的常考点拆开揉碎，不讲虚的，直接上干货。Q1：Embedding到底是什么？用大白话解释给产品经理听面试官最爱开头来这么一句。很多同学脱口而出“高维向量映射到低维空间”——面试官脸一黑，因为你在背定义。我建议的回答思路：你把Embedding想象成“给万物编代号”。每个词、每句...

设计学的不好所以想着转行，因为刚开始了解所以几乎没经历，简历也是拼拼凑凑，投的实习全挂，有没有大佬指点

一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...