我头一次听这个问题的时候，寻思，这不简单，现在模型的上下文那么老长，“用向量数据库存历史对话，每次检索相关内容拼进去”，不就得了。然后过年吃饭和一个做算法的同学聊到这里，他告诉我，这样回答根本拿不到分。1.先看GPT咋做的前阵子网上比较火的一个帖子，有开发者通过对话实验，把ChatGPT的记忆机制逆向了出来。结果挺让人意外的，整套系统没有向量数据库，没有RAG，没有 Embedding 召回，甚至连相似度匹配都没做。就是四层纯结构化设计，干干净净。我当时也疑惑：GPT又不算Agent，这个例子能说明什么？你先罚一杯！ChatGPT的确是对话产品，不是严格意义上的Agent。但它的Memory设...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

实习对leader有好感……要不要主动➕V啊！她是我喜欢的类型，自信大方、精明能干、性格开朗还长了一个娃娃脸，很可爱感觉是没有男朋友的，但是我刚来实习一个月，我们说话讨论都是在群里的，怕主动加她V会很奇怪，被看出来我的意图兄弟们，我要不要冲一把

安克创新 大模型算法实习生面经1.自我介绍2.深挖项目，包括以下问题：（1）从总体上介绍项目（2）是否涉及多模态，能否根据描述去检索PDF文档的图像（3）项目中最难的点是什么？怎么解决的（4）讲一下检索模型计算查询向量和文档向量距离的方法？讲一下IVF - PQ方法？（5）如果说查询和知识库的内容完全无关怎么办？（6）如何解决RAG检索中，表面相关但实质领域不匹配的问题？比如知识库是有关中国的相关旅游内容，而我查询的是外国某些地方的景点信息，此时从表明看查询query和知识库是有相关性的，但是关于旅游的，但是实质上由于地点不同，RAG项目最终无法给出正确的回答，这种情况应该怎么办？3.对哪些模...