秋招终于看到终点了

1. 自我介绍2. 介绍下你简历上这个项目3. 聊聊记忆系统模块设计，你会怎么拆记忆系统至少要拆成写入、索引、检索、融合和淘汰五层。写入层不是把所有对话都存下来，而是先判断值不值得记；索引层要同时支持按用户、会话、任务、实体和时间切片检索；检索层通常要把结构化过滤和语义召回结合起来；融合层负责把召回结果转成当前 prompt 可消费的上下文；淘汰层解决过期、冲突和污染。好的记忆系统不是“记得多”，而是“能在正确时刻拿回正确事实”。4. 记忆检索到底应该用 user_id、session_id，还是别的主键不能只用一个主键。session_id 更适合短期上下文恢复，能还原当前任务过程；user...

现在27届还没实习的我是不是废了

简历这样子想找个硬件实习够了吗

1. 自我介绍2. 介绍一下 AI 智能体的 workflow，以及 RAG 知识库是怎么设计的智能体 workflow 一般不是一次模型调用，而是多阶段任务流。我会把它拆成意图识别、任务规划、工具选择、检索增强、结果生成、校验和记忆更新几个阶段。比如运营人员问一个商品问题，系统先判断是选品分析、广告诊断、库存预警还是内容优化，再决定调用商品库、广告系统、向量知识库或规则引擎。RAG 知识库设计上会分离结构化数据和非结构化文档。结构化数据比如商品指标、广告 ROI、库存周转用 MySQL、ClickHouse 或 ES 查询；非结构化内容比如运营 SOP、平台规则、历史案例、达人脚本会做切分、...