面试经历 - 百度测开实习

高考志愿想学新工科方向【计算机等】，想要985牌子，现在在兰州大学和东北大学秦皇岛分校之间纠结，不知道各位大哥大姐怎么看？比较可能读研拿个双9但兰大听说信息院比较菜但保研率稍高

先说选择，这个可以百分百确定选大厂，title很重要。要想弄清楚那个选择对自己最有利，可以思考下实习的意义是什么？实习无非就是给简历加分，拿到好offer，高薪offer。那这就需要思考，简历怎么让面试官认可，那肯定是有个知名厂的实习，面试官看到你在知名厂呆过，面试官会认为你已经被同级水平的公司筛选了并且通过了，说明你是有一定能力了，所以会很大程度给你面试，并且面试也应该不会太难。这个时候肯定会有人疑问，说我这是侧开实习，那秋招找正式工作的时候还能找开发吗（1）简历是可以包装的，进去以后可以多做一些开发的任务，“偷”点开发的东西，多开发点自动话脚本；（2）就算真去实习了，测试部门不能看到开发的...

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。

哈喽,大家好,借助牛客新话题 #找不到实习现在应该做什么？#,发表一些建议给26届的同学. 因为我这边是做测试,测开方向,所以针对性给这个岗位的一些建议. 一.26秋招已经悄然开始可以看到,我这边统计的数据,已经汇总了26秋招陆续开放招聘的公司,且只统计招聘软测,硬测,测开岗位的公司,陆陆续续页开放了一些公司,按照这个时间节点,还不到七月份的话,现在属于是秋招的提前批,如果你当前想要投递提前批的岗位,那么至少需要满足以下几个条件其一方有机会.92学历+1-2段实习(公司title不限) | 92以下学历+2-3段对口岗位实习(公司title尽量中大) | 学历中等+一段实习产出丰富二.现在没实...