1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...

应届毕业生想尝试一下春招。实习经历是真的，现在还在实习着，第一个项目是真的，第二个项目是包装上去的。boss都是已读不回，简历还有要改的地方吗？麻烦各位大佬给给建议

中小厂看了简历大多数已读不回是什么原因？是不是我的简历问题太大了，求大佬们指点！

从零构建全栈AI智能体 最近在GitHub上发现了一个非常适合大学生上手的AI Agent开源项目：agent-craft，111 star，纯中文教学，从最基础的LLM调用到完整的多智能体部署，15个模块手把手带你做。  仓库地址：https://github.com/Annyfee/agent-craft  为什么推荐这个项目？ 1. 学习路径清晰，从零开始 不需要你有AI开发经验，从"怎么调用一个大模型API"开始教，一步步到能自己搭一个完整的智能体系统。 2. 代码全部可运行 每个模块独立目录，注释清晰，clone下来本地一键跑通，不是那种"看完还是不会动...