兄弟们，最近帮一个前同事模拟面试，聊着聊着把自己聊emo了。他下周面某大厂，问我：“现在大厂都问啥？还背八股文吗？”我说：“你上次面试是啥时候？”他想了想：“三年前吧。”我沉默了三秒，然后给他发了条语音：“兄弟，现在的面试，跟你三年前经历的，可能不是一个物种。”一、八股文，已经不是必杀技了先说说我自己的血泪史。去年面过一家“某团”，技术面五轮，聊项目聊架构聊底层，全过了。最后HR面，问了一个我以为很常规的问题：“你未来三年的职业规划是什么？”我当时脑子里的标准答案：技术深耕、带团队、成为领域专家。一套组合拳打得行云流水。HR听完，笑了笑，又问了一句：“那如果公司未来三年的方向和你的规划不完全一...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

求锐评

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，...