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...

没必要在学校疯狂卷了

春招陆续开始了，秋招下来过后，和朋友之间沟通了一下心得，感觉可以试一试国央企，比如说国家电网、南方电网、中核等公司。因为我觉得国央企稳定一点也挺好，尤其是在家乡那边。所以春招我给我自己定的目标就是要关注一下国央企，争取拿到国央企的offer。我今天投递了：中核集团中国银行腾讯（计划也试试大厂）#今天你投了哪些公司？#