前天有个同学发消息问我：  “学长，我投了快 40 家公司，面试就 4 个，还全挂了。现在 4 月底，是不是已经没机会了？”  说实话，每年到这个时间点，都是大家最焦虑的时候。看着别的同学都收到 offer，自己越面越慌，心态快崩了。 今天这篇就是给还“没上岸”的同学准备的急救包。不讲大道理，只讲接下来两周你能具体做什么。 如果你是下面这几种情况之一，这篇就是给你写的：  ✅ 投了 30+ 公司，约面不到 5 个 ✅ 面试总有 1-2 轮，但最后都挂 ✅ 感觉自己是“备胎”，面试官说“等通知”就没下文了 ✅ 眼看 5 月就要入职，offer 还没着落  记住一个数据：截至 4 月底，实际拿到暑...

至今一个可转正被割了剩下的5点面试都挂了求收留，数据分析，数据开发，测试！

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，...