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...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

#牛客AI配图神器#淘天 27 届暑期实习生正在招聘 各方向都有海量 HC 欢迎看我置顶帖子投递面试题 5：Function Calling 的底层到底发生了什么？Agent "调用工具"这个说法准确吗？参考答案不准确。LLM 从来没有"调用"过任何工具。整个过程是这样的：LLM 的输出本质上永远是"生成下一个 token"。当我们说"Function Calling"时，实际发生的是——模型在训练阶段被大量的工具调用样本微调过，学会了在需要外部信息时，不生成自然语言回答，而是生成一段符合特定格式的结构化文本（通常...