24届已离职_开始找工作记录

开会的时候，你负责的一个数据还没有完全获取到，这时候有人问了一句：“这个确认稳定吗？”你不想把场面弄得太紧张，于是随口回答：“应该没问题。”当时觉得，自己在前面加上了“应该”两个字，属于给自己留了余地了，真聪明但实际上不是这样，别人记住的，以及留在会议纪要材料里的，应该不是“应该”，而是“没问题”等后面数据跑出来，或者项目真的出了问题了，会议纪要里的这句话就会被标黄截图发出来“你当时不是说没问题吗？”本来是不确定的，反而成了一句承诺那，这题怎么解？假如领导在场，不管这个问题是不是他提的，既然被人抛出来，就不能不接不能说“没有把握”，也不能直接说死“能”或者“不能”可以先给一个基准时间，比如：“...

入职第三天，被拉进一个十几个人的大会。我全程一句话没说，安静当背景板，心想实习生嘛，来学习的。开了俩小时，我开到一半就困了就没听了没想到散会前leader突然："小X你也说两句？"全场齐刷刷看我。脑子一片空白，憋了五秒，挤出一句："我……我比较同意大家的看法。"会议室安静了三秒。leader："嗯……可大家吵了一上午，俩方案谁也不服谁。"wocccccccccccccc我想原地飞升。

这会儿找工作是不是有点晚了啊

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...