1. 自我介绍2. RAG 的检索索引怎么设计？答案：RAG 的检索索引不能只建一个向量字段就结束。实际系统里，我会把索引分成语义索引、关键词索引、结构化索引和权限索引。语义索引用来处理自然语言问题，关键词索引用来处理规则编号、商品编码、报关术语、单据字段名这类精确匹配，结构化索引用来按国家、业务类型、规则版本、生效时间过滤，权限索引用来保证用户只能查自己有权限的数据。文档入库时也要保留足够元数据，比如 doc_id、chunk_id、parent_id、section_path、doc_type、country、effective_date、version、tenant_id。如果没有这些字...

只有字节阿里华为kpi。求佬们帮看下简历😭😭😭😭😭

大佬们，我快顶不住了。up四非本211硕投了三十家了，只有滴滴给了面试，但是是处女面，一面挂了。美团笔试做了后似乎太差，三个志愿都挂了华为笔试挂网易笔试挂京东投了没给面，一直泡池子百度一直挂一直投快手也是一直挂一直投阿里10个已经挂了7个，剩下三个估计也没戏了字节给面，约了下周三腾讯还在池子里pdd估计这两天笔试其他的厂都是投了没鸟我想请教一下大佬，是简历有问题么需要补充ai的项目进去么，要做rag的项目么还是agent感觉自己凉的不能再凉了啊，周围的同学基本都拿到offer了，好焦虑

Q1：规划和执⾏要不要拆开两个模型？答案：视任务⽽定。Planner-Executor 拆分可提升可控性（强模型规划、快模型执⾏）；单模型端到端更简单但易在⻓链路漂移。可混合：规划⽤强模型，执⾏层做确定性校验。Q2：如何避免 Agent 在⼯具调⽤间「迷失」？答案：明确 停⽌条件 与 最⼤步数维护 任务清单（todo） 与 当前⼦⽬标对每步输出要求 结构化（JSON）关键步骤 强制验证（单元测试式检查、⼆次 LLM 审核）Q3：结果冲突怎么整合？答案：优先级规则（权威源 > 时间新 > 多源⼀致）、让模型显式输出「冲突说明」、必要时触发⼈⼯。Q4：基于效⽤的 Agent 和基于⽬标...