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，...

搞笑呢？？？？？

我是学院🐭，没面过大厂，官网投的都是秒挂，这是拿我刷kpi的吗？要尝试一下吗？4.3更：g的不能再g

1. 自我介绍2. 实习经历介绍3. 上一段实习离开的原因4. 能接受英文技术文档或者跨语言协作吗答案：可以。真正开发里不一定每天都要口语沟通很多，但看英文文档、接口说明、issue、标准库资料、系统调用手册这件事是绕不开的。如果团队里有跨语言协作需求，我更关注的是技术信息能不能准确传递，比如接口约定、错误码、日志定位方式、部署说明这些。技术沟通很多时候不靠“说得多流利”，而是靠表达是否准确、结构是否清楚。如果遇到不熟悉的术语，我会优先查官方文档和上下文，而不是只靠机械翻译。5. 介绍下校园经历 有没有竞赛6. 如何实现一个在线平台的整体架构7. 如介绍一下这个在线平台的数据流转过程答案：我会...