字节财经 一面面经（疑似kpi但好像不是kpi？）

RAG 是啥？RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，意思是 “ 检索增强生成 ” 。以前的 AI 模型知识有限，还可能答错或者答得不靠谱，而且企业用起来也不安全。RAG 就是来解决这些问题的！它能让 AI 在回答前先去 “ 图书馆 ” （知识库）搜资料，再给出答案。RAG 怎么干活？RAG 的工作流程简单来说就是三步走：你问我答：用户问问题，比如 “ 今天吃什么好？”，RAG 系统接收到了。翻书找答案：RAG 的 “ 小助手 ” 会飞快地在知识库里找相关资料，比如美食推荐、营养搭配之类的。整合输出：把找到的资料和问题混合在一起，扔进大模型里加工，生成一个超棒的答案，比如 “ 今天你可以试试清蒸鲈鱼，肉嫩味美，还很营养哦！”。RAG 的核心组件RAG 主要有两个核心组件：检索器（Retriever）：就像在图书馆里负责找书的管理员，能在知识库里快速定位到相关资料。生成器（Generator）：拿到资料后，它就像个作家，把资料和问题结合，生成最终的回答。RAG 跟其他技术比有啥厉害之处？对比直接用大模型 API 或者微调，RAG 有这些牛 X 的地方：知识更新快：知识库能实时更新，AI 就能立马掌握新知识，不用重新训练，省时省力。省钱省心：不用大规模重新训练模型，成本大大降低。不会忘事儿：不会像微调那样，在没训练过的任务上表现不好，稳稳地保留了模型的通用能力。不过呢，RAG 也有点小缺点，比如在特别需要深度理解和风格模仿的问题上，可能就没微调那么厉害。RAG 的关键环节和挑战文档切分（Chunking）：把文档切成合适的大小，就像切蛋糕一样，得找到那个完美的大小，不然可能影响检索效率。Embedding 模型选择：选对模型就像给汽车选发动机，直接决定向量表示的质量，影响后续的检索和生成效果。检索效果评估：得时刻监控检索的召回率和精确率，就像给检索系统做定期体检，有问题及时调整。向量数据库的作用：它是高效存储和检索向量表示的中流砥柱，就像给知识库装上了超级导航，能快速定位到相关信息。整体效果评估：要时不时对 RAG 系统来个全方位体检，从生成答案的准确性、相关性等方面打分，确保系统一直在线。

应该是去年10月面的，最近复习八股，就每天往牛客贴一条面试记录，自己也复习一下。1. 没让我自我介绍，而是问我还没找到实习吗？ 。。。找到实习了我还面试干嘛。。。2. 实习做了什么？项目来源？3. redis常见数据结构，用了哪些？4.除了redis还有知道有哪些缓存，回答memcached。追问区别。5.布隆过滤器。（简历里写了用来解决缓存穿透，每次都会被问，面试官真的喜欢问这个）6.jvm内存结构，垃圾回收算法7.除了kafka还了解哪些消息队列，有什么区别，为什么有这么多种8.读过哪些源码9.算法题：快排10.反问对里面的八股我简单贴下回答和扩展（个人理解，有问题欢迎指出）3. Stri...

自我介绍（自己说了要实习3个月，面试官说招实习6个月的）拷打项目synchronized与lock的区别三色标记linkedhashmap底层redis是单线程的，为什么可以应对高并发场景redis数据结构zset底层，什么是跳表索引的底层原理索引的种类undologb+树与b树tcp两次握手可以吗ip协议属于哪一层，头部有哪些信息，网络每一层是什么手撕：二叉搜索树的第k小值（lc230）反问：实习生具体负责什么工作？——会有培训          学习方向——尽量往深处去挖 

因为又被运营约稿了，然后也老被催更新，所以趁着放假就更新一下，这篇就写怎么去面试，怎么去准备大模型吧，这里也很有意思，这个牛客网在boss上来要我简历了，后面加了微信不过他们只要2-4年的资深大模型工程师。那么直接开始吧，本来打算早点更新的，不过嘛，下班之后一直在打游戏，对此只能说三角洲太好玩了，琳琅天上还是当年模样，好玩，想起小学时代玩的qq飞车了（时代眼泪了算是，现在人估计都没听过这个游戏了何况会去玩呢，真怀念那会边听歌边跑图）一晃便过去一个时代，这时间若白驹过隙，所以啊，诸君当是要珍惜时间和家人，不要太看重工作。先随便讲点吸引大伙注意力，那么直接开始今天的教程。先叠甲：以下的问题，基本上...