QQ面完隔天3.18挂后当天又被捞，然后隔天3.19面腾讯广告，面试体验跟我去年面wxg有的一比，体验极差（虽然查漏补缺了很多东西但就是感觉不好），一个半小时高压。跟我一起面腾讯广告的室友也感受到了高压（面试官比我和蔼点），广告部门是不是有点成分在里面的，面的都非常规点的。3.21登官网发现又复活了，我五个事业群面了四个了😅

这是我在BOSS遇到最有人性的hr，他的鼓励简直让我这么久人机般投简历来，最感动的一次，真的好想进这家公司啊😭😭😭

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...