RAG 工程师是干什么的？日常工作内容
这一页只讲RAG 工程师每天具体在做什么：主要职责、常打交道的人、一天大概怎么安排。
RAG 的工作围绕一条流水线展开：文档进来 → 切分 → 向量化 → 存储 → 检索 → 重排 → 生成。每一环都可能是效果差的原因，日常大量时间在定位是哪一环出了问题。
主要职责
- 文档处理：PDF、Word、表格、扫描件的解析与清洗，这一步质量决定上限。
- 切分策略：按语义还是按长度切、切多大、要不要重叠，直接影响召回。
- 向量与索引：选择嵌入模型、搭建向量库、设计混合检索（向量 + 关键词）。
- 重排与过滤：对初步召回结果重新排序，去掉不相关片段。
- 引用与溯源：让答案能指回原文位置，这是企业场景的硬要求。
- 效果评测：构建问答评测集，衡量召回率与答案准确率。
「找不到就说不知道」是这个岗位的职业底线。宁可回答覆盖率低一些，也不能让系统在没有依据时编造内容——企业用户对错误答案的容忍度远低于对「查不到」的容忍度。
下一步：把它变成一次有效投递
了解清楚之后，把简历按 RAG 工程师 的岗位要求改一版，再去看哪些公司在招。
看懂这个岗位之后，下一个问题是「我的简历对得上吗」
知道岗位做什么，和让 HR 从你的简历里看出你能做，是两件事。简历里的经历要按这个岗位的 JD（岗位要求）重新组织关键词，还得先过得了机器筛选。基础功能免费； 秋招冲刺包 ¥499：AI简历姬 1 年会员（简历诊断、JD 匹配优化、AI 模拟面试） + 1 次 1V1 深度语音求职指导 + 1 年微信答疑。
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内容说明：本页内容按公开资料整理并经人工复核，用于帮助了解岗位，不构成招聘承诺。具体岗位职责和要求，请以用人单位发布的招聘公告为准。