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...

年后投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下

做过很多的项目，也有一段实习，但是投递就几乎没啥反应，是简历问题吗？大家帮忙看看吧想做AI产品

前言我的速成找实习/春招的经验帖子：链接我的学习后端和agent2手抓的专栏：链接第一梯队（头部大厂）拼多多（长宁区）：拼多多、多多买菜、Temu携程（长宁区）：携程旅行、Trip.com、天巡哔哩哔哩（杨浦区）：视频社区平台蚂蚁集团（支付宝）（浦东新区）：支付宝东方财富（嘉定区）：东方财富证券、天天基金美团/大众点评（杨浦区）：美团、大众点评饿了么（普陀区）：外卖平台小红书（黄浦区）：内容电商平台字节跳动（上海研发中心）（闵行区）：抖音、教育、游戏业务华为（上海）：研发布局阿里巴巴（上海研发中心）（闵行区）：盒马、本地生活、阿里国际站腾讯（华东总部）（徐汇区）：游戏、人工智能、云计算百度（上...