京东大模型推理算法一面二面

今天老师为大家梳理了10道RAG大模型必备面试题，供各位同学参考。1️⃣Q1：如何评估RAG生成结果的质量？A1：① 事实准确性（Factual Accuracy）：对比标准答案；② 引用精确度（Citation Precision）：生成内容与引用文档的相关性；③ ROUGE/L等自动指标（需谨慎，可能与事实性脱钩）。2️⃣Q2：如何优化检索的召回率（Recall）？A2：① 使用Query扩展（同义词替换/LLM改写）；② 多向量表示（HyDE生成假设文档再检索）；③ 调整分块策略（重叠分块/多粒度分块）。3️⃣Q3：RAG如何处理多文档冲突信息？A3：①  让LLM总结共识点并标注分歧（提示词控制）；② 按文档来源权威性加权（如医学指南>普通文章）；  ③ 返回多视角答案（需明确说明冲突存在）。4️⃣Q4：如何解决“检索偏好”问题（Retrieval Bias）？A4：当检索结果质量差时强制生成会导致错误。解决方案：① 训练检索评估模块过滤低质结果；② 引入回退机制（如返回“无答案”）；③ 迭代检索（Re-Rank或多轮检索）。5️⃣Q5：如何优化长文档检索效果？A5：① Small-to-Big检索：先检索小分块，再关联其所属大文档；② 层次检索：先定位章节，再章节内分块检索；③ 图结构：用知识图谱关联文档片段。6️⃣Q6：解释HyDE（Hypothetical Document Embeddings）原理？A6：让LLM根据Query生成假设性答案，将其作为“伪文档”嵌入向量，再用该向量检索真实文档。解决Query与文档表述差异问题。7️⃣Q7：什么是迭代检索（Iterative Retrieval）？A7：多轮检索：首轮检索结果输入LLM生成初步答案，再以该答案为新Query二次检索，循环直到满足条件。适合复杂推理场景。8️⃣Q8：Self-RAG的核心创新点是什么？A8：引入可学习检索信号：模型自主决定何时检索（Retrieve on Demand），并生成特殊Token（如[Retrieval]、[No Retrieval]）控制流程。9️⃣Q9：RAG如何适配实时更新知识库A9：① 检索器使用近实时索引（如Elasticsearch增量更新）；② 生成器无需重训，但需监控新数据分布偏移。1️⃣0️⃣Q10：用户查询“2025年诺贝尔奖获得者”，但知识库只更新到2024年，RAG如何应对？A10：设计策略：① 检索器返回最新文档（2024年）；② 生成器明确回答“截至2024年数据，最新获得者为XX，2025年结果尚未公布”；③ 添加时间敏感性警告。🍊如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

一面1、自我介绍2、如何评估 AI聊天产品的好坏?3、你会用哪些指标去衡量AI对话体验?4、目前市面上的AI聊天产品，你觉得谁做得最好?5、为何现在的大模型大部分是Decoder only结构？6、介绍一下如何做竞品调研的，有哪些竞品？7、介绍一下你做过的这两个AI项目在时间规划上分别是怎样的？8、如何搭建AI 评测体系?9、离职原因二面1、自我介绍2、评测集的选择和构造，评测指标的计算评测数据如果和预期不符，你会怎么优化?3、涌现能力是啥原因？4、如何让大模型处理更长的文本？5、llama 输入句子长度理论上可以无限长吗？6、怎么确定选用什么模型以及为什么选择这个模型？7、针对智能客服项目，...

投的青云别的方向，今天收到面试通知是混元大语言模型部。请问大家怎么准备好呀

大家好，我在互联网行业摸爬滚打l十年，这些年我面试过不下500名应届生，参与制定过校招标准，也带过几十个校招生。今天我想从一个面试官的角度，揭开校招最真实的一面——企业到底在找什么样的人？破除迷思：企业不是在找"最优秀的人"很多同学存在一个认知误区，认为校招就是要找"最聪明"、"最优秀"的人。实际上，我们是在找​​最适合​​的人。去年我面试了两个候选人：A同学：ACM金牌，leetcode刷了800题，但沟通时总喜欢炫技B同学：普通985，项目经历扎实，能清晰表达技术思考最终我们选了B同学。为什么？因为企业招应届生看的不是你现在多厉害...