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天呐还有太多有趣的东西要学习呀
2022-03-13 23:53
门头沟学院 Java
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啊对对队。
2022-03-13
在牛客打卡135天,今天也很努力鸭!
每日监督打卡
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03-17 08:17
吉林农业大学 算法工程师
商汤科技 大模型开发 二面
1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切,为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检,而是按切分后的片段检。如果切得太长,一个 chunk 里会混入很多无关信息,虽然语义覆盖大,但相似度不一定集中,模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短,单个 chunk 虽然很纯,但上下文不完整,容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档,可以按标题、段落、语义边界切;如果是 FAQ 或问答对,本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap,避免一个关键信息...
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03-16 17:07
门头沟学院 Java
鼠鼠简历求拷打
鼠鼠本人是开发岗。最近想面面软件测试岗位,手搓的软件测试简历,大家帮忙看看有什么问题,不玻璃心,随便拷打第二份实习是之前开发包装的,个人感觉包装味有点重~
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01-29 20:38
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求实习啊
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03-15 10:35
吉林农业大学 算法工程师
快手 AI Agent开发 一面
1、为什么引入父子索引,为什么引入 BM25,比例是怎样的,具体流程是什么,有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准,但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300~500 token 切成小块做向量检索,确实更容易召回到具体答案,但很容易丢掉原文结构,比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层:父块:保留完整语义单元,通常是 800~1500 token子块:用于召回,通常是 200~400 token检索时先搜子块,命中后回源到对应父块,再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度,也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...
AI-Agent面试实战...
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