1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

本科电子信息，开学就大三下了，把之前比赛项目写进简历了，但投了好多都没啥回应，请教大佬拷打。但这里简历第二个项目我一开始用的裸机，后面用rtos重写的，但对rtos我不太熟悉基本靠ai改的，万一问到我怕答不上来，请问这种水平可以先找个中小厂实习攒经验吗。

此时此刻hr看着自己手里的苹果17proMax陷入了沉默

项目相关   你觉得skill能完整代替你这个引擎吗？就像比如说你这个什么编排啊、分析、执行、质检、总结，这个工作流，包括工具的调用。你花了这么多力气，用了这么多框架，搭了这么一个平台，你觉得光用一个skill的文档能够完全替代你这个平台吗？   3 那你觉得这个vibe coding的ide这个agent跟你做的这个agent有什么本质的区别吗？ 4觉得用用或者用某一个大厂的这个开源的ide，这个这个agent，然后让它搭配一个skill，是不是能更灵活的支持你这个场景？ 5 这个你可以实际去用一用啊，用过小龙虾吗？vibe oding用用的多吗？ 6.在使用外部coding过程当中有什么使...