中兴笔试

1、RAG 里的幻觉怎么解决？RAG 幻觉一般来自三种情况：没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量，比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层，用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层，要让模型严格基于证据回答，证据不足就拒答，不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看，幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是：让系统在信息不足时学会克制，而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...

引流：腾讯 阿里字节 美团

背景：我java的，但是这边是go，所以问的偏后端通用的问题。java相关的问题没问。自我介绍ai项目拷打：介绍项目中不同应用生成模式的差别与设计思路应用的存储设计（用的文件，追问了下映射关系）生成应用的预览和部署细节怎么实现的预览怎么实现的部署存储和预览部署之间怎么联系起来的（还是在问怎么映射的，我这边设计的是文件夹名字就是id）项目中 redis 存数据的内部结构（这基本都是靠依赖自动管理的，我是真不记得了，按我自己的理解说的，大致合理）另一个java后端项目就没问八股：索引B+ 树，双向链，树高幻读redis 缓存雪崩缓存穿透url 到渲染网络错误码，追问了301 302 403手撸：糖...