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昨天 19:28
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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,...
Agent面试会问什么?
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04-08 14:35
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贵州大学 Java
大三下简历求大佬锐评
项目自己做的,实际上没测试过,我怕来不及了。。。。。
你已经投递多少份简历了
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04-26 21:22
杭州电子科技大学 大数据开发工程师
说几个真的能写进简历、面试还能聊得起来的。
第一个是本地知识库问答。把自己的笔记、PDF、文档喂给模型,做一个能检索能问答的系统。技术栈就是LangChain加向量数据库,难度不高但涉及RAG全流程,面试官最爱问这个,你踩过坑就能聊很久。第二个是Agent自动化工具。找一个你自己真实的重复性工作,让AI帮你自动完成。比如自动抓招聘信息整理成表格、自动总结每天的技术新闻发到邮件。场景越真实越好,面试时说这个工具我自己每天在用比任何包装都有说服力。第三个是模型微调。找一个垂直领域的开源数据集,拿Llama或者Qwen跑一次LoRA微调。不需要效果多好,重要的是你走通了训练评估部署全流程,这个经历很少人有,写进简历直接拉开差距。这三个项目有个...
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