阿里巴巴企业智能嵌入式方向vs华为云计算开发

面经停更，先更大模型，内容主要来源是langchain官方文档 使用langchain集成deepseek记得安装langchain-deepseek 模型 静态模型 from langchain.agents import create_agent from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI( model="gpt-5.4", temperature=0.1, max_tokens=1000, timeout=30 # ... (other params) ) agent = create_agen...

要么不回。要么回的就是些这😅

这种线下的能去吗，之前看过几个线下被骗的帖子😰

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...