死去的秋招开始攻击我

说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...

考研没出成绩，焦虑的很，在投简历，还没什么结果

岗位：字节跳动 机审策略与工具运营面试时长：约30分钟 一、面试总体情况：本次面试围绕候选人的大模型应用经验展开，面试官重点考察了RAG知识库设计、Agent工程落地、模型评估、内容安全治理等方向的能力。面试官所在团队聚焦今日头条平台内容风险治理，业务场景与候选人过往经历（电商客服智能化）存在一定差异，因此面试中涉及较多跨场景的迁移与延伸性考察。二、问题1、RAG知识的来源、清洗、打标、上线、清退的完整运维路径是什么？2、知识库中过期/错误内容如何触发清退？维护标准是什么？3、业务链路上线后主要看哪些衡量指标？4、置信度与意图识别如何结合使用？如何分级路由？5、大模型幻觉问题有哪些常见表现？你...