Timeline：0306投递 --> 0319一面 2小时后秒挂全程不到半个小时，无手撕代码自我介绍项目：面试官提问是否为agent项目？rag怎么做的prompt增强？***面试官阐述了他对我简历上rag项目的理解（他是很关注agent中prompt优化）***如何评估prompt增强后的质量？（我这里答得召回率、准确率）面试官追问准确率是指什么？prompt混合检索是怎样的？如果关键词匹配，但语义不匹配怎么办？CoT（思维链）是否了解过？多轮prompt的过程中，当前prompt怎么利用到之前的prompt？讲讲文件上传的过程？kafka在项目中怎么使用的？如何管理以往的promp...

有没有大佬面过 腾讯职能线这个部门的暑假实习岗位，        求面经

备战考研结果直接下岸，现在赶着来春招，结果简历投出去就石沉大海，大家能帮我看看，给我点修改经验吗😭😭😭

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，...