双非本凭什么拿下大厂算法SSP

今天老师为大家梳理了10道RAG大模型必备面试题，供各位同学参考。1️⃣Q1：如何评估RAG生成结果的质量？A1：① 事实准确性（Factual Accuracy）：对比标准答案；② 引用精确度（Citation Precision）：生成内容与引用文档的相关性；③ ROUGE/L等自动指标（需谨慎，可能与事实性脱钩）。2️⃣Q2：如何优化检索的召回率（Recall）？A2：① 使用Query扩展（同义词替换/LLM改写）；② 多向量表示（HyDE生成假设文档再检索）；③ 调整分块策略（重叠分块/多粒度分块）。3️⃣Q3：RAG如何处理多文档冲突信息？A3：①  让LLM总结共识点并标注分歧（提示词控制）；② 按文档来源权威性加权（如医学指南>普通文章）；  ③ 返回多视角答案（需明确说明冲突存在）。4️⃣Q4：如何解决“检索偏好”问题（Retrieval Bias）？A4：当检索结果质量差时强制生成会导致错误。解决方案：① 训练检索评估模块过滤低质结果；② 引入回退机制（如返回“无答案”）；③ 迭代检索（Re-Rank或多轮检索）。5️⃣Q5：如何优化长文档检索效果？A5：① Small-to-Big检索：先检索小分块，再关联其所属大文档；② 层次检索：先定位章节，再章节内分块检索；③ 图结构：用知识图谱关联文档片段。6️⃣Q6：解释HyDE（Hypothetical Document Embeddings）原理？A6：让LLM根据Query生成假设性答案，将其作为“伪文档”嵌入向量，再用该向量检索真实文档。解决Query与文档表述差异问题。7️⃣Q7：什么是迭代检索（Iterative Retrieval）？A7：多轮检索：首轮检索结果输入LLM生成初步答案，再以该答案为新Query二次检索，循环直到满足条件。适合复杂推理场景。8️⃣Q8：Self-RAG的核心创新点是什么？A8：引入可学习检索信号：模型自主决定何时检索（Retrieve on Demand），并生成特殊Token（如[Retrieval]、[No Retrieval]）控制流程。9️⃣Q9：RAG如何适配实时更新知识库A9：① 检索器使用近实时索引（如Elasticsearch增量更新）；② 生成器无需重训，但需监控新数据分布偏移。1️⃣0️⃣Q10：用户查询“2025年诺贝尔奖获得者”，但知识库只更新到2024年，RAG如何应对？A10：设计策略：① 检索器返回最新文档（2024年）；② 生成器明确回答“截至2024年数据，最新获得者为XX，2025年结果尚未公布”；③ 添加时间敏感性警告。🍊如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

bg，双非本+985硕，计算机专硕，技术菜鸡，对技术不感兴趣，目前是java选手，自己的目标将来是国企和银行，暑期实习投递的主要就是大厂，简历挂，笔试挂，今年觉得没啥机会了，最近拿了一家老家当地的offer，不过不是java技术岗，目前在犹豫要不要接这个offer，希望各位小伙伴给个建议，这家企业是有转正机会的，转正之后就是管培生，基本告别了互联网技术这条路，将来也比较难去银行，秋招的话，如果无法转正，我的想法是继续冲银行和国企，考一考电网，希望各位看的小伙伴给个建议

双非本科，北航硕士，都是电子信息，女生，想走国央企银行，但是都说国央企只看学历，技术栈会不会都不重要哈哈哈，是不是没希望了，或者可以曲线救国走其他什么方向吗，主要想在北京或者天津，求各位大佬答疑解惑！感谢！

第一家：教育行业。后端研发(AI 多模态)问实习比较多。llm的微调部署这些没问，主要是项目实现。Transformer八股。但是后面说进公司要学Java第二家：游戏数据公司。AI应用开发。也是问实习内容，同样没问llm的微调部署，主要是项目实现。后来问面试反馈，说我做的太底层，他们想招聘偏应用的。第三家：车企。大模型算法。偏应用但是主要问八股。lora、MoE这种内容很多，根本记不下来。而且这几次面试我投的都是同一份简历，但是面试问的问题差的很多。最近几个月准备时间也不短，但是越准备要学的东西越多了。。。