对于清澈的大学生来说，跨越大半个中国到一个完全陌生的地方工作，多少有点慌。幸好同部门小姐姐人都超级温暖。为了入职方便，我提前到公司，是星期天。本以为大家都休息，想着要“自力更生”时，同部门的姐姐主动联系我，在公司接我，陪我入住，拖行李，带我熟悉周边环境，吃了好吃的糖水。入职前，姐姐们就开始关心我，会问我“有没有去吃饭呀，食堂今天的排骨好吃。”感觉并不是完全上下属，前后辈的关系，更像朋友和家人一样。 园区环境更不用说了，免费单人宿舍，干净宽敞，独卫，空调，热水器还有小阳台一应俱全。食堂超好吃，作为一个没在南方生活过的东北人，口味完全可以适应。 工作方面，现在岗位是我的梦岗，但疫情实习机会少，没接...

三战鹅厂才走到这，这是在横向吗可以发邮件催一下吗

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，...