途牛面试有几面呢？

最近摸鱼的时候和几个同行聊起现在的行情，发现大家都在不同程度地焦虑。天天看着各种新模型发布，感觉再写纯业务CRUD马上就要被淘汰了。但真想学AI，网上一搜全是一堆看不懂的数学公式和底层论文，看得人头皮发麻。作为一个在业务开发和数据打交道这块摸爬滚打过的人，我总结了几个咱们普通程序员（特别是主攻Java/Python、搞过后端或系统平台的兄弟）现在入局AI比较现实的方向，发出来跟佬们探讨一下，轻喷。1. 坚决别去卷的方向：底层大模型/纯算法说白了，这就不是普通人能玩的。现在去搞什么基座模型训练，那是神仙打架，大厂和顶尖实验室拿着几万张算力卡在烧钱。咱们一没算力二没那种学术背景，进去连门槛都摸不到...

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

此时此刻hr看着自己手里的苹果17proMax陷入了沉默

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...