1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

算法才刚开始，有希望通过吗😭

测开简历求佬拷打该走软测还是测开

前言我的速成找实习/春招的经验帖子：链接我的学习后端和agent2手抓的专栏：链接第一梯队（互联网大厂）腾讯（微信总部）（天河）：微信/腾讯云广州研发中心网易（总部）（天河）：游戏 + 音乐 + 严选阿里巴巴（华南总部）（天河/海珠）：阿里云、电商字节跳动（分部）（天河/海珠）：抖音电商、研发中心百度Apollo（研发中心）（黄埔）：自动驾驶 + 智能交通京东（华南总部）（黄埔）：电商科技 + 供应链物流华为（研发中心）（白云）：5G通信 + ICT + 云计算第二梯队（细分领域）小鹏汽车（总部）（天河/番禺）：智能汽车研发 + 制造唯品会（总部）（天河/海珠/荔湾）：电商特卖 + 供应链欢聚...