许愿一个携程的意向邮件

距离我24年7月1号入职到现在还不到两年，已经混成了职场老油条，为什么短短不到两年我会变成这样呢？刚入职的半年（成长期）刚入职的3-6个月还是比较重要的，如果没有提前实习过或者从来没有实习过的同学一定要好好把握这段时间，这里给大家分享一点我个人的小技巧。多搜：特别是没有听过的名词或者概念一定要多去搜一搜，不懂的技术栈下来用ai了解一下，扫扫盲。多问：业务上或者内部工具一般不太好搜，这个时候就得去问问你的导师了或者其它同事，这里也有个小技巧，可以换人问，不用老是盯着一个人，如果导师人非常好的话（比如我），可以一直问你的导师。回头可以简单请人喝杯奶茶什么的，这招我在之前实习和刚入职的时候屡试不爽。...

报志愿时候是幻想的学技术时候是后端的找实习时候是卷爆的谈薪资时候是压价的上班的时候是想死的我当务之急应该马上回家里蹲准备考公考编，而不是在这里天天加班开会😡

刚刚丢了简历过去tx提前批，燃尽了😓感觉这年头保研考研考公都难。今晚海投看看能不能刷点经验，八股一点没看。冲冲冲。

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...