地平线将于 4 月 28 日（周二）下午 14:00–16:00，在清华大学东风汽车信息发布厅举办技术沙龙。欢迎大家参加

是我写的代码太烂了吗

整理的时候发现，为啥这么多redis？？？😂😂😂我还是换回我的rpc吧(起码自己手敲了)有啥需要改进的，求大佬指点

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...