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...

已经有一段实习了，但是年后投到现在至今0约面😭，是哪里出了问题啊，是双非学历问题还是简历问题啊😭😭求各位大佬指点一下

出大数据结构题何意味，而且是最无聊的拼板子题，还必须默写板子，这都不是给ACM选手做的题了，这是给OI选手做的题，你招中学生去吧。选择题8题 一共20分编程题4题 一共80分第一题给定一个数组，将这个数组复制1e9次得到一个超大的数组，问这个新数组的最长严格上升子序列的长度，很明显可以每次复制都只选一个元素，所以答案就是数组中有多少不同的数，直接sort后unique即可第二题要用numpy、pandas、scikit-learn实现单层GRU前向传播，没时间做了第三题给定一个数组，要求将数组切割成任意个子数组，使得每一个子数组中的众数*数组长度之和最小，这题直接dp即可，用unordered...