百度内推百度内推百度内推百度内推

去年夏天，我组里来了一个让我印象很深的实习生。不是因为他优秀，恰恰相反——他来的时候基础相当薄弱。面试时，我其实有点犹豫某211学校，大三，没有任何实习经历，唯一的项目是一个图书管理系统课程设计。技术问题回答得也一般，Java、数据库、Redis都只是了解皮毛。但有一个点打动了我：“我学习能力还可以，遇到不会的就查资料、问人，直到搞懂为止。”这种态度，让我决定给他一个机会。第一周：连Git都不会用入职第一天，他在Git上卡了整整一个下午。clone、commit、merge冲突，都不太熟。我心里有点凉：这基础也太差了吧？但他说：“导师，Git我以前用得少，但我今晚回去好好学一下，明天应该就没问...

春招约不到面试，太难受了

听的一个认识的小主播说的，在中大厂工作，身边hr抱怨投的简历里几乎所有都是java，离谱到100份只有3-4是其他的，而且最逆天的是不管招什么岗都差不多。招测开，移动端很有难度，因为java实在太多了。。。然后部门leader还补刀了一句，你们移动端简历的都是后端不要的。感觉分出一点时间多看看一些小主播的真实工作分享，或者向校友多问问真的挺有必要，不能当鸵鸟，我以前完全不知道已经离谱成这样了。现在我感觉真的要认真考虑转移动端了。。。好歹有java知识，也不算从零起步吧。我是28届，还有大半年能完全投入。。。

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，...