最近看了一些面试反馈，有一个很典型的现象：👉 有些人一面的问题，基本都答上来了，但最后还是挂了而且这类人通常会有一个困惑：👉 “我明明都会，为什么还是不过？”说一个比较直接的结论：很多时候问题不在“会不会”，而在于：👉 你掌握的是“结论”，还是“理解过程”面试官在一面，其实主要在判断一件事：👉 你的基础，是“能用”，还是“能解释”举一个很经典的问题：👉 从输入 URL 到页面展示，发生了什么？这个问题几乎所有人都准备过。常见回答是：DNS 解析TCP 建立连接发送 HTTP 请求浏览器解析渲染这些都没问题。但问题在于：👉 这些是“步骤”，不是“理解”如果继续往下问：DNS 为什么要...

为啥约不到面试啊😭😭😭是我的简历问题，还是打招呼有问题大佬们，能帮忙看看简历吗？

目前项目俩玩具项目，无比赛经历，只打过没有含金量的蓝桥杯，boos沟通100多，至今无面。现在每天边投，边背面经，边用ai进行简历拷打没有正反馈，真的感觉很无力。不知道下一步该怎么办，考研考公也没有想法。请各位佬们痛击➕指点，谢谢了

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...