背景：本硕网安，此前无实习。 其实从去年七八月起，我就算开始准备实习了。但当时还在纠结选什么语言，实验室的项目也还没什么成果。就这样一拖再拖，拖到国庆后才正式开始学 Java，同时还得兼顾导师安排的比赛（用的正是我一直在做的那个项目）。一直拖到十一月初初赛结束，才勉强学完黑马的 Java SE。接着开始学 Java Web，边玩边学，直到十二月初才看完。 第一个比赛失利之后，导师又安排我参加另一个比赛的初赛（复用上一个比赛的成果）。之后我开始准备算法，跟着代码随想录的题单刷题，Redis 和后面的内容没系统学，最后是直接背的八股。这期间也一直在挑项目，挑着挑着就到了一月，勉强敲完了一个轮子项目...

我是犯天条了吗？大佬们

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...