百度面试完

一个朋友985末流硕士，秋招投了30多家，现在手里拿着4个offer在纠结。这一个月下来发现个事儿：不管啥岗位，面试官都开始疯狂问AI了。后端问、前端问、测试也问，搞得我一度怀疑自己是不是投错岗位了。趁着还没入职，把这段时间被问到的AI问题记录下，给后面的兄弟们避避雷。最基础但最高频的问题"你平时写代码用AI吗"这题我被问了得有20次吧。一开始我还想着要不要说用，怕面试官觉得我能力不行。后来发现不用反而更奇怪，现在都2024年了谁还不用点工具。关键是你怎么说。我见过有个哥们儿说："用啊，我现在代码基本都AI写的，我就改改。" 然后面试官问了几个细节问题他...

timeline1.13打电话约面1.20 一面 第二天约二面1.23 二面 过了一个周末约三面1.28 三面2.2 通知三面过 offer审批2.5 oc

这种要去吗？

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...