①26届基恩士❗️内推码EVBGTT ✅✅内推码：EVBGTT

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...

现在才学到苍穹外卖，会不会太晚了TvT，在想能不能找小厂刷刷实习经历，这简历可以试着投吗？有人能指点一下吗，谢谢大佬

求实习啊

目前开发似乎都在向着AI靠拢，很多公司内部都开始使用了各种大模型面试过程中就很容易被问到这样的问题：用过哪些大模型，体验如何或许你觉得只是在和你闲聊，但是我觉得如果你好好准备的话，确实可以给面试官眼前一亮的感觉谈到用过哪些大模型：我们肯定不能说豆包，ds或者元宝这里我们可以说claude，chatgpt-codex，gemini，这三者是目前性能排行很高的大模型（note：cursor不是大模型）这里也推荐大家可以尝试一下目前最好的大模型，claude opus 4.6 high这个模型我感觉真的很强大了，可以独立修复bug，阅读文档，解析需求那么你对于大模型的使用应该是什么样子的呢这里我们主...