2024模拟IC秋招

现在是北京时间 2026年3月13日08:48:26投了无数简历石沉大海，金三银四好像和我无关。但今天早起，我还是想夸夸自己：夸我没有放弃早起的习惯，夸我还能对着镜子说“今天继续”。0面试的日子，能战胜赖床、能保持希望，就已经赢了。毕竟，春招是场马拉松，能稳住心态跑到最后的，才配得上最好的那个offer。加油老己，奥利给！#虽然0面试，但今天___，夸夸自己#

学院本真的没希望了吗😭秋招0offer，投了也石沉大海，求各位佬指点一下😭

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，...