1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...

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一、背景知识1. Python 数据结构Python常见内置数据结构有：list、tuple、dict、set、str。面试重点通常是时间复杂度和应用场景：list：动态数组，支持随机访问，尾部增删快，头部插入删除慢tuple：不可变序列，适合只读数据，哈希友好dict：哈希表实现，键查找/插入平均O(1)set：不重复集合，去重和成员判断高效（平均O(1)）str：不可变字符串，切片会创建新对象 # 常见复杂度示例 arr = [1, 2, 3] arr.append(4) # 平均 O(1) arr.insert(0, 0) # O(n) d = {"a": 1} pr...