1、自我介绍2、项目介绍3、离线数据处理咋做的离线数据处理我一般会按“采集、清洗、标准化、切分、标注、校验、入库”这条链路来做。先把多来源数据接进来，比如文档、表格、对话日志、接口结果、历史工单，然后做编码统一、去重、去噪、脏字段修复和无效样本过滤。对于文本类数据，还要做特殊符号清理、HTML 去标签、分段切分、敏感信息脱敏和元信息补全。如果是训练数据，还会进一步做 schema 对齐，比如统一成 instruction / input / output，或者统一成多轮消息格式 messages=[{role, content}]。如果是 RAG 知识数据，就会做 chunk 切分、标题挂载、...

本2硕9，力扣是没刷完的，八股是没背完的，准备先投中小厂练练手，逼自己先面试找找感觉。大厂到底什么时候才配投啊，看了面经能掰扯的最多才一半

27届Java实习

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...