bg广州某双非一本27届，黑马的外卖点评和微服务都学完了，八股只背了常考的，算法的话hot100刷了50道左右，现在简历上的项目还是两个烂大街项目，黑马点评和黑马商城第一段实习今年3月初入职的，公司是浙大网新（大外包，做政府外包项目的），我参与的那个项目好像很久远了（2019年就开始做了），版本一直迭代到现在，技术栈和黑马的也很匹配，现在的工作内容也只是改改bug最近也在学agent相关内容，往大模型应用开发方向靠，但是又觉得java太卷了，怕今年秋招成炮灰。接下来要怎么走啊，是java+agent，golang，或者是测开，客户端求大佬指点，真的迷茫了，后端真的卷不过92✌ #牛客AI配图神...

无实习加一般学历，求简历拷打

年后投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下

1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...