先交代背景：双非本科计算机科学与技术专业，24届春招冲Java后端开发岗，前半个月海投了70多家，从大厂到中小厂全投了一遍，跟HR发的消息90%都是已读不回，剩下10%要么隔了三四天回一句“简历不匹配”，要么连笔试机会都不给。最惨的一次，我连着三天给一个心仪大厂的HR发消息，第一天“在吗”，第二天“您好，请问我投的后端岗简历您看了吗”，第三天急得破防发了句“求求您给个笔试机会吧，我真的很想进咱们部门”，最后发现被人家直接拉黑了。那时候天天泡牛客，抄了一堆话术模板，改吧改吧就发出去，结果还是石沉大海。后来自己硬着头皮试了快20天，终于摸透了：技术岗HR不回你，根本不是你话术不够花哨，是你发的东西...

做过很多的项目，也有一段实习，但是投递就几乎没啥反应，是简历问题吗？大家帮忙看看吧想做AI产品

1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...