农行研发中心校园招聘

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 ...

就不投

所以这种问题（问在不在xxx）到底应该怎么回答啊

前言简单自我介绍。某双非二本，大学一直在学校实验室待着，有几个相关竞赛的国家级奖项，STM32和C语言用得比较熟。但项目全是裸机开发，FreeRTOS只在面试前系统学了点理论，没去移植实践过；Linux更惨，就知道几个指令，其他基本不会，还是秋招开始后才花几天临时补的。写这帖的目的也简单，就是回馈牛客。秋招这两个多月，牛客上各位大佬的笔经面经给了我很大帮助，所以总结一下自己的秋招经历，希望能帮到更多人。也顺便给大家鼓鼓劲——我这种双非二本虽然没拿到华为、大疆那种顶级offer，但也能拿到几家还可以的大公司offer，那你们努力一下也行。这里再简单提几句考研和就业。拿我自己举例：大学期间在实验室...