1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...

秋招0offer，估计简历有问题   

忽然收到了面试邀请 有没有友友有面经分享 投了这么多 第一个面试机会

正文如题，通过转正答辩只描述了结果，为了达成这个结果我们往往需要将其拆解为若干关键步骤，只要相关的步骤都完成了转正就是理所应当的结果(HC数量少或业务变动除外)。工作量达标(有产出)对业务的理解到位工作态度端正(主动性强，责任心强)沟通能力达标(与合作的同事沟通顺畅)下面就上述若干点逐一叙述。工作量达标工作量也即产出，可以通俗地理解为上线了多少需求，写了多少代码。对于不同业务线的同学来说，工作内容也有所不同。比如业务部门的同学平时主要关注落地实际需求，也有一些性能优化的技术需求(例如优化接口耗时)。实习的同学一方面由于经验不足，大部分工作都是由mentor指派一些较为简单的需求。对于交代的需求...