一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

这些题刷完能不能拿五千一个月

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刷牛客发现，80%的应届生AI项目面试翻车，不是项目做的不好，是不会回答面试官的拷打问题。明明项目是自己亲手做的，熬了无数个夜写的代码，结果被面试官几个问题就问住了，支支吾吾答不上来，最后被判定“项目不是自己做的”，白白浪费了面试机会。我26届春招，靠着两个AI项目，面了18家公司，拿到了字节、阿里、美团3个大厂AI应用开发岗的offer，18场面试里，所有的AI项目拷打问题，我都能从容应对，甚至很多面试官听完我的回答，直接说“这个项目你做的很扎实，思考的很深入”。今天就把我总结的AI项目面试拷打底层逻辑、高频问题高分回答模板、绝对不能碰的死亡红线、项目提前武装技巧全部分享出来，哪怕你是跟着教...