大家好，我是@程序员花海。最近看了非常多同学的大厂AI Agent、大模型开发实习简历，包括很多飞书、阿里、字节的实习生项目。我发现一个很致命的共性问题：现在很多同学的实习经历，字数很多、技术栈很满、数据很漂亮、名头很大，但是完全没有技术思考。看着是大厂核心岗，实际上写出来的内容，全是表层业务堆砌，面试官一眼就能看出：你只是执行层，没有架构层、问题层、取舍层的深度思考。今天我拿一份非常典型的飞书AI大模型实习简历给大家拆解，为什么这份简历看着无敌，实则面试极易被问穿，同时直接给大家放上优化后的高阶写法，照着改就能质变。这份实习经历，属于现在最典型的流水线式实习简历。结构完美、数据齐全、关键词拉...

午休完裸面，网易某部门。 困死我了😵

绷不住了

一些自己在网上搜刮的面经题目路过的牛爷爷可以试着答一答，附上自己的答案，如果有更好的答案也可以拷打我，如果有别的比较好的题目也可以评论里发一发。 如何评估 RAG 效果？指标是什么？ 分层评估：  检索质量评估：看如HitRate（命中率），Recall（召回率）等指标 生成质量评估：看如相关性（是否切题）、忠诚度（生成是否基于检索内容生成）、完整性（生成答案是否完整） 用户满意度测评：答案是否满意，检索速度够不够块。  RAG 和微调怎么取舍？ RAG适合更新频率高，存在隐私数据以及需要可解性性要求高需要稳定输出的场景。 微调适合需要特定规则以及语气的使用场景。 这两个技术在大部分场景下都不...