深信服面试流程中

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，...

打招呼了两百个，收到回复5个都是拒绝的，省下基本上未读。

想知道这种双非简历能拿啥工资，不行的话就考研刷学历或者考公了。不太清楚自己竞争力如何，AI相关岗位有戏吗？求大佬帮忙看看orz

"线上CPU使用率突破85%，请立即处理。" 手机震动的那一刻，我从床上弹了起来。 这是我负责的模块上线后的第三天，也是我第一次在凌晨收到生产环境的告警。 我打开电脑，手指在键盘上有点抖。 监控大盘上，那条红色的曲线像心电图一样跳动着。 我深吸一口气，开始排查： 先看日志——发现某个接口的调用量突然暴增。 再看链路追踪——发现是一个查询语句在循环执行。 最后定位到代码——我上周优化的那个缓存逻辑，在某个边界条件下失效了。 "找到了。"我在群里发了条消息，然后开始写hotfix。 十分钟后，代码提交。 二十分钟后，灰度验证通过。 三十分钟后，全量发布。 凌...