这能找到实习吗

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

这段时间看了一些简历，有一个比较明显的感受：👉 不是大家不会写简历，而是很多人没有站在“筛选方”的角度去想问题你写的是“你做了什么”，但面试官在判断的是：👉 “我为什么要承担面你的成本”这个视角一变，其实很多问题就会变得很清晰。下面说几种我通常不会继续往下看的情况。第一种：信息很多，但“决策成本很高”的这类简历的特点是：技术栈很多项目也不少甚至看起来不差但问题在于：👉 我需要花比较长时间，才能判断你到底强在哪而现实是：面试官每天要看很多简历，👉 “无法快速下判断” = 风险高 = 放弃这里有个很多人没意识到的点：不同阶段的筛选，其实容忍度是不一样的。有些情况下，可以接受信息稍微“模糊一...