简历第一个项目做什么

当初实习期间，本来工资就不高，还要租房，打车，房租水电和饮食消费等等各类支出每月一合计，发现实习的那点工资基本很难全覆盖，还好当初实习的公司人性化一点，有房租补贴和交通补贴，不然还得倒贴实习😢

本人24年大专生，24年毕业的那一年真的压力很大，专科加上无经验，从江西出来跑到广州深圳这边找工作，最开始的时候几个平台投了一千多份简历了，连一个技术岗的面试都没有。而且最开始的几个面试全都是那些培训机构，说是先培训三个月，然后包你就业，每个月从你工资里扣多少钱，培训费两万。和姐夫沟通，姐夫说这些不靠谱，我也不想啥都没干就负债2万，就这样找工作面试了三个多月。后面我感觉不行，想摆烂直接进厂工作得了，被姐夫拒绝了，他说如果我现在就进厂，厂里面干几年出来，之前的学习就都白费了。因为我到广州是蹭姐姐姐夫的租房，她们也是和同事合租，我睡沙发，我感觉我一直趴在家里吸血，虽然家里人都很好，没说过我什么，但...

1、有场景、有动机（为什么做）2、有方法、有架构（怎么做）3、有数据、有优化（做出了什么效果）这三点构成了一个高质量 RAG 项目的核心逻辑。下面我用一个对比＋案例的形式讲给你听。一、项目背景：让人一眼看出你在解决一个具体问题✅一句话总结：好的项目描述一定要把动机讲清楚。工业级 RAG 项目几乎都有三种典型动机：1.业务痛点2.为什么 RAG 能解决3.大模型知识时效性差二、系统架构：写出系统性思维的人最稀缺🌟优秀写法（架构分层法）:系统分为两阶段（数据准备＋应用推理），三大模块（知识构建、检索召回、生成优化），并通过13项优化策略实现持续迭代。阶段一：数据准备1.数据清洗：多源异构文档（ PDF 、 OCR 图片、视频字幕）统一结构化，过滤噪声。2.文本切块策略：采用动态窗口＋语义聚类切分，保证上下文完整性，避免语义断裂。3.Embedding 向量化：使用中文优化模型 BGE - large ，构建 Milvus 向量索引（ HNSW 结构），支持百万级检索。阶段二：应用层1.多路召回机制：结合语义检索与倒排检索，通过 RRF 融合排序策略提升相关性；2. Prompt 工程优化：设计结构化 Prompt 模板，限制模型回答边界，缓解幻觉；3.缓存与响应优化：引入 Redis 缓存层与分层索引机制，将平均响应时间从1.2s降低至0.6s。三、个人贡献：写出你在推动系统演进这句话有三个关键点：1.主导:你是参与者还是决策者？2.改进方案:有没有提出优化3.结果数据:用量化指标说话。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

凌晨十二点，书桌前的台灯还亮着，屏幕上是没刷完的算法题，手边摊着画满标记的八股文书，嗓子因为反复背诵早已发哑。我又一次点开招聘软件，刷新了近一周面试过的五家公司对话框，依旧是一片沉寂——所有二面结束后，都没了下文。我不知道自己是挂了，还是在候选名单里排队。每次面试前都紧张到失眠，对着镜子练自我介绍，把可能被问的问题背得滚瓜烂熟，二面时和面试官聊得也算顺畅，可转身就石沉大海。我太想要一份保底工作了，哪怕薪资不算顶尖，至少能让我悬着的心落地，不用再在每一次面试前患得患失。手指无意识划到朋友圈，画风瞬间切换。有人晒着三亚的海滩日落，配文“年前最后一次出游”；有人发了和朋友的聚餐合照，笑声仿佛要从屏幕...