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，...

最近才准备开始投，没实习，八股只看了一点点形势有点严峻😇

有没有牛友跟我一样？春招面到现在，仿佛陷入了一个死循环：简历能过，一面能过，一到二面必挂。就像有个魔咒，不管怎么准备，二面永远是我的滑铁卢，面到现在，我都快有二面PTSD了。金三银四快结束了，我前前后后投了200多份简历，进了16家的面试流程，其中12家都挂在了二面，剩下3家挂了一面，1家挂了HR面，至今0offer。身边的同学都陆续上岸了，只有我，还在一轮一轮地面，一轮一轮地挂，而且永远死在同一关，真的太磨心态了。最崩溃的是上周，面阿里本地生活的Java后端岗，一面手撕算法全对，八股答得也很顺，面试官当场就说“一面过了，等二面通知”。我开心了一晚上，熬了通宵准备二面，把项目翻来覆去地梳理，把...