小米内推

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面试流程与答题技巧面试重要程度：⭐⭐⭐⭐预计阅读时间：25分钟开场白兄弟，面试这事儿，三分靠实力，七分靠技巧。我见过技术很牛但面试老挂的，也见过技术一般但面试无往不利的。今天就跟你分享一些实战经验，让你在面试中发挥出最好的水平。🎯 2.1 技术面试流程解析大厂面试流程标准套路一般流程是这样的： 简历筛选 → 笔试/在线编程 → 技术面试(2-3轮) → HR面试 → 终面 各轮面试重点：一面（基础技术面）：时长：45-60分钟重点：Java基础、框架使用、项目经验面试官：一般是高级开发或技术专家通过率：约60%二面（深度技术面）：时长：60-90分钟重点：系统设计、架构思维、解决问题能力面试...

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。

队列模拟栈进程与线程的区别进程最快的通信方式单向链表中的倒数第k个数虚拟内存是什么，为什么要用虚拟内存浏览器中输入url后，之后发生的过程TCP与UDP海量数据中找到最小的100个Redis的架构乐观锁与悲观锁项目拷打一人一单是指的什么为什么用分布式锁可以解决一人一单的问题为什么不直接用一个消息队列多个线程请求不是只会到一个机器吗，理论上来说，前端发到后端不是有一个一致性哈希吗，那A的请求就到A机器，B的请求就到B机器，怎么会有到多台机器的情况缓存三剑客手撕：买卖股票的最佳时机（最多两笔交易）