前言时隔两年再次更新了，本文主要给大家带来一些我面试的经历和经验，希望对正在求职大厂前端岗位的同学有所帮助。我先大致说下面试之前的个人情况：2021年毕业去了一家500人左右的小公司，react和vue项目经验都有，两年半后拿礼包去了一家中厂，后来在这家公司待了一年左右最近面试京东拿到了P6的offer，差不多四年的工作经验终于拿到了大厂的入场券。我写的篇幅可能比较长，这里讲一下为什么会有七轮面试，刚开始社区找人内推的北京团队，后来三面老板面因为工作地点的原因挂掉了(本人毕业后一直在上海工作)，由于前面技术轮评价比较好，又找了上海的团队内推重新面了四轮才成功拿下。好了，接下来就大概讲讲我的多轮...

行业不行，人员饱和，AI卷我。下一步准备骑手套装，再战风波。

Thank you Hellobike.

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，...