1️⃣数据准备很多人上来就想着搭 Milvus 或 FAISS ,但根本没搞清楚自己要检索的是什么。RAG 的灵魂在知识库。而知识库的质量，取决于数据处理的精细程度。2️⃣检索召回很多人以为用个 embedding 模型就完事了。但 embedding 模型之间差距极大。在实际项目中，我们踩过很多坑：同样一份知识库，换不同 embedding 模型， RAG 的命中率能差出30%以上。3️⃣Query 理解：很多人以为检索的 query 就是用户的问题本身。但在实际场景里，这一步其实最"坑"。🍊那到底哪一部分最难搞？最难的是让整个系统"协同"起来。这需要你既懂算法，又懂工程。需要同时考虑：1.文档更新频率（知识库维护）2.向量召回性能（索引优化）3.Prompt 格式（生成阶段控制）4.模型响应速度（ API 并发与缓存）换句话说， RAG 是所有"大模型项目"中最能体现"算法工程师功底"的模块。它要求你既能设计算法，又能搭系统。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

1. view.post 和handler.post2. koltin协程3.java调用koltin可能会出现什么问题；4.koltin中by lazy原理；5.内联函数原理和优点；6.https和http区别；7.okhttp设计模式有哪些；8.如何监听ui卡顿；9.线程绘制的时长；10.Flutter的三棵树.；11.view绘制流程；12.场景提：如何让三个线程按照顺序打印ABC13.启动协成的几种方式；14.synchronized和violatile的区别；15.anr有几种；16.安卓的打包流程；17.java线程池

下面用提问的方式分别从加载，切割，嵌入，储存，检索，评估几个角度连环问，感觉可以判断掌握RAG的程度，博主也在学习，轻点喷1.加载1.1加载纯文本如何加载？1.2加载doc怎么加载？ 要是想强调结构呢1.3加载pdf怎么加载？1.4要是pdf里面有图片呢？1.5要是pdf的一页里面有图片，文字，图片里面还有文字呢？2.切割2.1怎么切割？重叠程度怎么设置，分片大了会怎么样，小了会怎么样？3.嵌入3.1常见的嵌入模型有哪些？3.2对于稀疏向量的嵌入，了解过吗？4储存4.1常见的向量数据库了解过吗4.2企业级一般用哪个向量数据库4.3了解过索引吗？图索引，倒排索引了解过吗4.4第二范式，余弦相似度，向量内积，了解过吗，是干嘛的？5检索5.1多路召回，索引增强重排了解过吗？5.2粗排，精排了解过吗，用什么模型？6.评估6.1常见的评估框架有哪些？6.2评估一般看哪几个指标？忠诚度，相对性，精确性？7其他7.1图RAG了解过吗？为什么要用它？7.2多模态RAG怎么实现？？了解过吗7.3llamaindex专注于该领域，有了解过吗？

前言2026届秋招时，许多同学投了上百份简历却石沉大海，还有一部分考研的同学发挥失常，不得不临时转向就业赛道，焦虑、迷茫、自我怀疑——这些情绪我都经历过。但我想告诉你：相信自己，别急着沮丧本人在2023年春招期间，靠着对数据岗位的针对性准备，接连拿下字节、美团、滴滴等多家中大厂的数据开发offer。回头看，关键不在于投得多，而在于方向准、准备深、行动快所以今天，我想系统分享一套春招“捡漏”策略，帮忙大家在最短的时间内找准方向，收获心仪offer春招“捡漏”三步走第一步：简历包装——实习很重要，但没实习也有解很多同学卡在简历关，不是技术不行，而是经历没被“翻译”成业务语言。尤其对于2026届在校...