得物面试测评

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，...

过了，云智真tm香啊。😜

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

1、AI 能力从"加分项"变"硬指标"  招聘描述中带"AI""大模型"关键词的岗位占比从 22.35% → 34.39%。不只 AI 公司，传统行业也全面要求 AI 技能。2、大厂校招 AI 岗位压倒性占比  - 百度：2026 届 AI 岗位占比超 90%，4000+ Offer，同比增 35% - 阿里巴巴：秋招 AI 相关岗位超 60%3、"超级个体"崛起  OpenClaw 让个人开发者能力倍增，企业从"招团队"转向"招能驾驭 AI 的超级个体"...