一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

不想再在学校呆了啊😭😭😭总计投了七十多份简历，目前只收到腾讯字节面试且挂；华为测评过了但迟迟不面试；其他好多厂基本简历挂；机器人厂车企直接没信

这场高通嵌入式软件开发面试整体节奏很快，面试官不是按八股顺着问，而是从项目、系统、内核、同步、内存、驱动和升级链路里不断切换，基本属于一旦某个点答得浅，就会立刻往底层追。体感上更看重两件事：第一是 Linux 和嵌入式系统基础是否成体系，第二是能不能把项目里的真实设计、问题定位和工程取舍讲清楚。准备这类岗位，单靠背题不够，很多问题都带着“继续往下挖”的味道。题目总结进程切换发生时，内核最少需要保存和恢复哪些核心上下文，哪些内容不是每次切换都必须完整重建的？select、poll、epoll 在底层事件通知机制上的差异是什么，为什么高并发场景下通常不会继续用 select？如果一个驱动里同时有中...