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，...

秋招官网投了100家没有一个面试，现在春招BOSS沟通了270家，投了27份简历，只有3个面试，还是实习，下面是简历和BOSS上的招呼语，求各位佬指点一下

目标后端

大家好，我是@程序员花海，最近一直在研究Agent开发，也帮团队带几个项目，过程中发现一个现象：很多人以为搞Agent就是调几个API，搭个Demo就完事了。但真正落地的时候，你会发现根本不是这么回事——Skills Embedding怎么设计？RAG的chunk策略怎么定？模型幻觉怎么兜底？流式输出怎么优化？这些才是Agent开发真正要啃的硬骨头。先聊聊市场现状。现在招聘软件上，随便翻翻后端开发的JD，几乎都带着“AI能力优先”。像快手的日常实习岗，明确写着“具备大模型应用开发经验”。为什么？因为传统业务开发的岗位在收缩，而AI应用，尤其是Agent类的需求在井喷。你看美团、淘宝的首页搜索，...