中国人寿研发岗笔试

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 ...

第一次实习的时候啥也不懂mentor第一天跟我说的。我说好。我以为只是第一天这样。第二天——"你先看看文档。"第三天——"你先看看文档。"第五天我鼓起勇气问："那我后面大概做什么方向？"他说："不急，先熟悉。"我点开过的文档数了数，三十多篇。每一篇我都有认真看实在无聊，我打开同学群看看大家都干啥呢。有人说他入职第一天就改了bug。有人说他mentor每天带他review代码。有人说他们组上周聚餐了。我每天的成就是：又看了五篇文档。上了一周班后，晚上我收工位走出公司，那一刻我突然明白"你先看看文档"是什么意思。不是让我熟悉。是他也不知道让我干嘛。我真的谢

投了一大堆的日常，全都在初筛😢😢😡😡😡😡

网友提问：现在很多项目靠 AI 写出来，那项目的含金量在哪里呢？Yt回复：一、先看一个典型场景：内存占用率很高，系统卡顿假设我们现在遇到一个问题：程序运行过程中，内存占用率逐步增高，导致整个系统很卡顿。这是一个现象，不是原因。表面现象就是：内存占用率很高，系统很慢。作为一个工程师，你得去梳理：到底是哪个环节引起的？二、发现问题：AI能帮你搞定吗？你梳理这个问题的过程中，你敢交给AI吗？你试过吗？你让AI试试看？等你慢慢去梳理的时候，这个时间绝对不短。一天、两天、三天，可能一个星期都有可能。梳理下来，发现原来是这个地方——有个地方内存没有释放。这个问题可能比较显性：内存没有释放，或者说在一个特定...