市场部/管培生/运营岗📖 1. HR初面（电话/视频）：基础筛选，约20分钟 2. 部门主管复试（现场/视频）：专业能力考核，约30-40分钟 3. 总经办终面（现场）：综合评估与岗位匹配度，约20分钟 TL参考：投递→1天内HR面→3天内复试→终面→2-3天出结果 - “简单自我介绍一下” ✅ 重点：突出与岗位相关的经历（如活动策划、数据分析），结合品牌调性（国风、年轻化）举例。 - “你了解霸王茶姬吗？最近的市场热点是什么？” ✅ 必答知识点： - 品牌定位：“原味鲜奶茶”赛道，对标星巴克的“东方茶饮文化” - 爆款单品：伯牙绝弦（年销1亿杯+） - 近期热点：春节翻译争议（Lunar ...

自从字节抖音电商hr面泡了将近一个月挂之后，对字节已经完全无感了。目前手里也拿着三四个offer，秋招也早早结束。然后字节有个hr（开发者服务）又联系我，想约我面试，我反正觉得无聊就面了，目前今天通知二面通过，看leader三面有啥时间。想着马上一些公司马上也开奖了，中午11点没等到约面的消息，就稍微催了一下想在这周把三面面完，然后遇到了如下情况。说不打算面了，然后直接给我简历释放了，大家也记得字节还是尽量别催流程，容易挂。我发出来主要还是觉得无语哈哈，点名批评开发者服务。

各位哥哥姐姐能帮我看一下我的简历出什么问题了吗，投简历一周了，就一个offer

你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...