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柯元芳
2019-10-25 09:12
复旦大学 数据分析师
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#37#希望pdd吓懵我!
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昨天 21:18
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
肯定是非常舒服的模式
我和我的mentor相处模式绝对是“亦师亦友的硬核技术搭子”。刚切入新能源电池测试的大数据架构时,面对每天海量的并发数据流,我其实挺头疼的。但带我的齐工从来不搞职场PUA,而是直接拉着我一起看底层链路。我们最常做的不是单向分派任务,而是一起对着屏幕争论怎么优化Kafka和Flink CDC的同步逻辑,或者研究怎么把Doris的查询性能压榨到极致。每周的部门技术分享会上,他也会极力鼓励我上去讲讲分布式数据库的实战踩坑经验,帮我建立技术影响力。平时遇到难啃的骨头,比如梳理实验室测试流程管理模块(TRP)的复杂数据清洗规则,总是一针见血地点出瓶颈,然后鼓励我大胆用AI原生工具链去提效重构。这种不讲虚...
你和你的mentor相处...
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03-31 17:19
天翼电子商务有限公司上海分公司_大数据研究院_测试实习生(实习员工)
实习累😩
我是一块砖,哪里需要哪里搬
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04-27 19:28
已编辑
门头沟学院 人工智能
Agent面试-RAG篇
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,...
薇菈:
好贴
Agent面试会问什么?
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