坐标阿里巴巴广告部门(阿里妈妈)后端工程研发方向，java、c++、大数据、大模型、agent研发技术栈丰富，总有一款适合你，另外过去几年暑期实习都转正了。我们重点做Agent的应用落地和平台研发，需要较强的编码能力，对多线程、数据库等比较了解，擅长做大模型优化训练的同学注意下别投递错了PS：自己团队招人，速度快服务好，优秀简历速来，私聊我吧！ 可以把简历里个人信息打码私聊给我看下简历，合适的我回捞，没及时回复各位别伤心，还要上班干活Zzzz#牛客AI配图神器#

兄弟们这简历真不真实，有没有问题😭

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，...