bg：27届/双非一本/今年开始走AI，给大家分享一下简历包装的话术 先说结果：改完简历后投了 12 家，收到 5 个面试（之前投了 20 家 0 面试）。不敢说全是简历的功劳，但改之前和改之后的区别确实很大。 改之前的简历（节选）： 技能：Java, Spring Boot, MySQL, Redis, Git 项目：学生选课管理系统（Spring Boot + Vue） - 实现了课程增删改查功能 - 实现了学生选课和退课功能 - 使用 Redis 缓存热门课程数据  改之后： 技能：Java, Spring Boot, MySQL, Redis, Git； AI 工具链：Claude A...

究极折磨，缓了三天才想起在牛客发布。

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，...