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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，...

目前面过腾讯和字节的前端，一面均挂，投其他公司没消息😓，有没有大佬指点一下

想知道这种双非简历能拿啥工资，不行的话就考研刷学历或者考公了。求大佬帮忙看看

会议室里安静了两秒。 导师抬起头，看了我一眼："你确定？这是给业务线准备的架构方案，涉及分布式事务和缓存一致性，你才来两个月。" "我确定。"我打开电脑，投屏上已经准备好了PPT。 "这次我们要解决的是订单系统在大促期间的性能瓶颈。现有架构在QPS超过5万时会出现响应延迟飙升的问题。" 我翻到第二页："我调研了三种方案——本地缓存+MQ异步、分布式缓存+读写分离、CQRS模式。经过压测对比，我建议采用第二种方案，配合熔断降级机制。" 业务线的技术负责人问："为什么不用CQRS？理论上它更适合高并发场景。&...