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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，...

如题，怕纯后端岗位未来 扛不住，想找一个ai大模型开发的工作。友友们看看那个智能ppt生成项目，是不是已经很普通了。还有我的简历是不是内容很杂。想在春招冲一冲ai开发的工作，求友友们对简历给一些建议。

📍面试公司：小红书🕐面试时间：2026.3.10💻面试岗位：27前端实习生❓面试问题：八股竟然一点没问（项目方面展开很多：（完全根据简历问）项目有什么特色功能？jwt的技术选型理由，文件结构的设计有什么考量，对当前产品优化的思路，怎么成为独具一格的产品。算法：很简单的，判断两圆或两矩形有没有碰撞。但基本功不太行没写完，讲了下思路，面完回想矩形的发现还是有优化点。算法还是得多写多练。🙌面试感想：感觉ai时代对编码效率的权重有所降低，前后端工程师也需要往产品和架构方向横向发展了，全栈化也是趋势，但基本功还是不能落下，ai产出代码的review依然很重要。面试官人很好，从项目到产品到工作都聊...