拼多多2026秋招内推【简历优先安排】

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花Redis 不使用 B+ Tree 作为存储数据结构，核心原因是 B+ Tree 的设计初衷与 Redis 的核心定位、使用场景完全不匹配，Redis 更侧重内存中的高效读写、低延迟操作，而 B+ Tree 是为优化磁盘 IO 设计的结构，二者适配场景存在本质差异，具体原因如下：设计目标与场景适配性不符：B+ Tree 是为磁盘存储场景设计的平衡多路查找树，其核心优势是通过“非叶子节点仅存索引、叶子节点链表连接”的结构，减少磁盘 IO 次数，适配数据库（如 MySQL）等需要...

简历如下 大家觉得有机会冲一下暑期offer吗，目前还没有面试经验，项目做的很水，还没开始背八股😅

🐭🐭是学院本，没有实习过😭3.2号更新一波简历，目前已经有一家进二面了，一面线上面被拷打了一个多小时，后面和负责人开始聊天。😭

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，...