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...

小米oc了，但是在犹豫去不去。如果接受的话，小米正职待遇太差了，而且也不是互联网大厂，不确定这段经历对于秋招的背书有多大。算上餐补实习薪资5100，感觉太低了，并且岗位是中台开发，会干一些杂活，而且没有专门的mentor，和纯后端有一定区别。但是如果不接受的话，害怕接下来找不到好的offer，暑期0offer。图一是我简历上的项目和所学知识，图二是JD。实习的岗位不垂直，对秋招帮助大吗，该不该去，去了之后能胜任任务吗？

约面的挺突然。。狠下心接了1.自我介绍2.讲讲JAVA的反射3.可以继续讲讲AOP，动态代理[ 因为讲反射不小心吟唱到了例如AOP的动态代理，但是这块记忆的非常不熟，结果磕磕绊绊 ]4.项目我看你写了AOP和注解，具体怎么实现滑动窗口限流的[ 梦到什么说什么，吟唱八股发散千万不要散到自己不熟悉的区域 ]5.也讲讲为什么另一个项目选择令牌桶，具体流程6. OK，讲讲 Redis 的数据类型？还有吗？就了解这五种嘛[ 把5个的基础类型从应用对比到历届底层全都吟唱了一遍。一句还有吗直接没力气了，简历就写了理解5种，别的我是真一点没看TT ]7.讲讲Redission分布式锁实现8.这个指数退避怎么实现的9.在这里有考虑去保障幂等性嘛10.这里为什么使用指数退避呢? 什么时候用均匀重传[已经晕过去了说不了解，刚说了后就意识到，估计应该说指数退避能缓解压力防止下游服务器雪崩之类的]11.ok，那讲讲JMM12.讲讲RocketMQ如何保证的不丢消息13.讲讲RocketMQ延迟消息原理14.讲讲项目Redis实现会话记忆这一块15.如果ai调用function calling出现幻觉，有考虑怎么解决吗？[ 不了解，面试官说什么接口幂等化，高危操作人工防护，没在听，感觉人已经飞升了TT ]16.mcp了解嘛？和function calling有什么区别[ 依旧不了解，只能说了个前者规范架构抽象解耦，后者耦合高只能算个工具调用]17.AI生成代码的代码质量怎么保障，那平时如何review的呢18.算法。lc215  数组中最大第k个元素19.打算考研还是本科就业20.反问1️⃣有哪里不足，有哪些需要提高的部分。[主要说知识广度不够，多刷算法，让我别太紧张]2️⃣部门业务会做什么人生第二次面试。感觉大厂面试官的气场压力很大应该凉了不过这次面试非常锻炼心态，多面试，多面试。

rt，包的鱼皮的两个项目