TimeLine：2025.11.25 一面（线下面） 2025.11.26 技术总监面（线下面）--------------------------------------------------------------一面（HR+技术面，30min）：技术面： 1.自我介绍 2.问实习经历，主要做了什么 3.会不会写SQL，掌握的测试工具有哪些 4.工作中遇到最大的困难是什么 5.会写自动化脚本吗 6.测试用例是自己独立写的，还是只是执行测试用例 7.知道怎么进行大模型测试吗HR面： 1.自我介绍 2.校园经历 3.人生遇到最大的挫折 4.目前住哪里 5.期望薪资 6.反问介绍公司业务背景...

只想找个小厂实习，咋改

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 ...