比删错库更让人心梗的，绝对是导师突然发来一句：“你现在来我办公室一趟。”看到消息那一刻，脑子瞬间开启走马灯模式！疯狂回想是不是自己写的Kafka同步逻辑把节点搞崩了？还是TRP系统里的电池老化评估模块引发了严重的线上事故？走向办公室的那几十步路，心里七上八下，连离职感言都快在脑海里打好腹稿了。结果推开门，导师可能只是想跟你讨论一下下阶段的开发计划，或者确认个小需求。这种被未知恐惧支配又瞬间落地的感觉，真的是每个实习生都会经历的心理过山车！

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，...