AI 作品集指南：拒绝平庸的聊天框

作品集与面试准备：拒绝平庸的聊天框

AI 项目极易同质化：仅有输入框、发送键和流式输出，README 却写着“基于 RAG 和 Agent”。项目虽能跑通，但面试官难以评估你实际解决了哪些痛点。

作品集的核心应在于证明“我能解决问题”，而非仅仅“我会调接口”：

适合展示的场景：

不推荐起步就做“全能助手”。范围越广，越难评估效果，也越难阐述业务价值。

首要回答：

切勿堆砌十几个技术徽章。

图中仅展示真实存在的组件。未实现的功能切勿为了炫技而提前画出。

至少需展示：

可信的项目必然包含失败经历。可记录：

此类复盘比单纯罗列“实现了混合检索”更能展现你的分析思维。

用户输入若干岗位链接及自身技能清单，系统输出：

作品集与面试准备核心逻辑

利用 LangChain 和大模型构建 RAG 智能助手，支持知识库问答与 Agent 工具调用。

打造校招信息研究助手，对岗位文本按标题和语义分块，结合关键词与向量检索；构建 50 条回归样本以区分召回与生成错误，并追踪检索、工具、模型链路 Trace，支持引用回答及证据不足时的降级处理。

若完成了性能优化，可补充：

分段观测模型调用、检索及工具耗时，引入流式返回与超时降级机制，以首 Token 延迟作为体验指标持续追踪。

仍需强调：数据必须真实，技术必须已落地。

两分钟介绍结构：

求职者面对海量岗位描述，难以及时识别共性需求与自身短板。我构建了一个校招信息研究助手，协助用户基于原始岗位文本进行深度对比。

系统对岗位文本清洗分块，通过混合检索定位证据，再由模型生成带引用的结构化建议。针对只读岗位搜索工具，通过 MCP 接入并在服务端执行参数校验。

初期岗位编号类查询召回率不稳定。我将错误拆解至检索层，发现纯向量检索对精确编号支持不佳，增加关键词召回后利用固定评测集进行回归测试。

系统仅自动执行只读工具操作。涉及投递、发送或删除等动作，均需用户手动确认。

展示真实的评测数据、延迟指标及遗留问题。

作品集与面试准备实战自查清单