阿里控股 挂!

面试前夜，你是否也曾辗转反侧，脑海中反复演练着各种可能的场景？明明简历已经反复修改，专业技能也扎实掌握，但一想到第二天要面对素未谋面的面试官，心里还是会七上八下。最让人焦虑的，莫过于不知道面试官会问什么问题——万一问到自己没有准备过的怎么办？万一紧张到大脑一片空白怎么办？更糟的是，明明准备充分，却在某个关键问题上失言，错失了心仪的offer。其实，这些担忧并非你独有。根据调查，超过80%的求职者都表示，"不知道面试官会问什么"是他们最大的心理压力来源。那么，面试官到底常问哪些问题？又该如何从容应对，在关键时刻给出惊艳的回答呢？今天，我们就来全面盘点面试中最常遇到的问题，并提...

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

其实不少人这么干的1.面试尽量约到晚上，和实习不冲突2.上班期间，没啥事，也可以准备准备3.要是面试的有些问题不知道，可以记录下来，第二天找同事问问，就学到了4.上班期间没事的时候，看看代码，顺便问问同事，代码的架构，用到的技术看具体怎么写的等等

1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...