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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...

天天看有人在评论区发拼多多内推，一问就是我司缺人，结果投了连个简历都没过我现在是不是跟拼多多的暑期实习无关了

让我填高考排名分数就算了，还问我大学努不努力，有无acm 队我要真打acm 还有必要找这种中厂水面试经验吗不管了瞎填吧，那就面试会会你，看看面试官有多抽象

真正使用过帮我写代码的也只用过四个 : vs+copliot , idea + Linma , trae , cursor ， 就个人使用感觉而言 ，排个序吧 : cursor : 当年毕设就差不多是这玩意写的(当然主要是前端 ， 跑模型啥的自己弄) ，给到number 1vs+copliot : vs其实挺喜欢用的，相较于idea轻量化 ，配合copliot(免费送一个月会员) ，给到老二吧trae , idea+Lingma : trae是出于想试一试的心态用了一下 ，现在基本问个问题都要排队 , 但是时间还行，难评 ，Lingma主要是在idea里面用 ，一时间习惯也懒得改过来了 ，将就...