前端转大模型应用工程师，求内推！

今天给大家分享的是一位粉丝的提问，双非控制工程24届毕业，第一份工作非IT，对转码影响多大？零项目经验学习需同步做项目吗？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：yt哥你好，我目前是刚毕业的双非学校的控制工程的研究生，硕士研究方向主要是三维重建，工作签的一家车企，但工作内容和写代码几乎没有关系，因为工作位置和待遇的原因，所以还是想转码，想重新捡起linux应用开发的学习，24年秋招学习过一段时间，但具体的项目没有做过，后面找到工作后就有点摆烂了，所以想问问yt哥下面几个问题：1、linux应用开发的学习路线和周期是怎么样？需不需要项目...

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。

🌈 持续分享自动驾驶算法相关技术干货内容，新闻资讯，大厂实习和秋招准备思路以及算法岗求职面经在当下自动驾驶技术发展浪潮中，端到端自动驾驶技术无疑是行业发展的必然趋势。本文作为《智驾算法一站式求职专栏》中端到端算法面经系列的第一篇文章，分享一下小米端到端算法一面面经，并给出了参考答案。《智驾算法一站式求职专栏》直击行业痛点，既收录感知算法的核心考点与实战经验，帮你筑牢技术根基；更聚焦端到端算法的前沿动态与面试精髓。此外，该专栏还包括诸多高质量的求职文章内容：如何制作一份高质量个人简历保姆级教程如何包装论文成果&科研项目&实习工作话术保姆级教程十五家自动驾驶感知算法面经（附参考答...

投了200个小厂了 有4个面 但线下面的都没咋问技术 也不是java后端开发岗（python什么的）java后端开发岗小厂好难有面