1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...

兄弟姐妹们帮帮看下还有什么可以优化的地方

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟。无面试经验，目前是打算在这段时间内找点日常实习的面试刷下经验，然后三月底四月初这样投暑期，不知道时间安排是否合适。求路过的大佬们帮忙看看

最近杭州公开招聘 38 人的消息刷了屏，不少人摩拳擦掌准备冲岗，却卡在了最关键的面试环节：明明背了几十遍自我介绍，一开口就像念课文，面试官低头刷简历；精心准备的话术，一被追问就大脑空白，越想完美越僵硬……其实，面试越松弛，结果往往越好。你有没有发现？那些让面试官眼前一亮的候选人，从来不是把稿子背得滚瓜烂熟的人，而是会 “聊天” 的人。❌ 反面教材（千万别学）：“面试官您好，我叫 XX，来自 XX 大学 XX 专业，很高兴参加今天的面试。我用三个词概括自己，第一是…… 第二是…… 第三是…… 我的自我介绍到此结束，感谢您的聆听。”这种刻意的 “演讲式” 表达，只会让面试官疲惫：没有留白、没有互动...