深信服测开hr面没有谈薪是不是已经g了

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...

这是**吗，天天发内推吗，想钱想疯了。看到都烦，我来牛客看面经结果全被这个刷屏

听的一个认识的小主播说的，在中大厂工作，身边hr抱怨投的简历里几乎所有都是java，离谱到100份只有3-4是其他的，而且最逆天的是不管招什么岗都差不多。招测开，移动端很有难度，因为java实在太多了。。。然后部门leader还补刀了一句，你们移动端简历的都是后端不要的。感觉分出一点时间多看看一些小主播的真实工作分享，或者向校友多问问真的挺有必要，不能当鸵鸟，我以前完全不知道已经离谱成这样了。现在我感觉真的要认真考虑转移动端了。。。好歹有java知识，也不算从零起步吧。我是28届，还有大半年能完全投入。。。

1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...