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，...

无实习加一般学历，求简历拷打

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😡

流程很快，一面完第二天约二面，二面完hr加微信，有转正机会，但不保证转正，感谢这次流程～一面：40min自我介绍（一）项目与技术实践如何理解当前主流的 Agent 开发？项目中使用 Web Worker 的主要作用是什么？该技术调研是你独立完成的吗？AI 相关能力建设的难点是什么？项目中遇到的线上问题及解决方案？设计组件时如何考虑通用性和扩展性？如何评判网页性能是否合格？前端性能优化的核心方向有哪些？项目中虚拟滚动 / 懒加载具体是怎么实现的？（二）框架对 Vue 和 React 框架的理解？对 Vue组件通信的理解？（三）工程化Webpack 与 Vite 的核心区别是什么？Tree-sha...