大模型岗位内推

在生成式AI广泛应用的企业环境中，高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而，一线员工的prompt engineering能力差异较大，分布不均，且通过一线使用人员独立维护的话，会导致最终输出结果的不可控，即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板，可以大幅提升AI应用的稳定性和效率，降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板，并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架，确保模型理解一致。其核心要素包括：角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后，通过维护字典进行后端调用，可以确保使...

面试被问到如何从0到1设计推荐系统。我先讲召回、粗排、精排三层结构，再结合实际项目说数据冷启动怎么做、如何用A/B测试验证效果。还追问了大模型Embedding如何落地，以及线上延迟控制和特征更新频率。整体更偏工程实战。

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...

27届毕业生求指路目前0实习0科研，八股还没开始，力扣刷了几题，只有课程设计项目，java基本算是0基础花了半天时间ai了一份简历，项目只有期末课程设计，专业技术还没开始准备之前一直不知道就业进度，拖到现在，发现部分厂已经开始暑期实习投递了，非常慌张如果按照ai给的简历准备项目的问答和背八股刷算法可以找到实习吗？或者说还建议走后端吗？