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程序猿Go师傅
2020-05-20 07:47
腾讯云智研发_服务端开发
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2020-05-20
在牛客打卡518天,今天也很努力鸭!
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03-17 08:17
吉林农业大学 算法工程师
商汤科技 大模型开发 二面
1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切,为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检,而是按切分后的片段检。如果切得太长,一个 chunk 里会混入很多无关信息,虽然语义覆盖大,但相似度不一定集中,模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短,单个 chunk 虽然很纯,但上下文不完整,容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档,可以按标题、段落、语义边界切;如果是 FAQ 或问答对,本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap,避免一个关键信息...
查看11道真题和解析
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03-12 22:38
华东师范大学 算法工程师
一起来学习一下职场话术吧
https://www.buganleba.com/
今天你投了哪些公司?
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03-04 00:14
九江职业大学 C++
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主播27号面完,到现在还显示这个是不是要挂了啊
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老哥你从投递简历测评完到一面中间隔了多久呀,我这边已经过了五天了仍显示简历筛选中是不是就是挂了
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03-11 11:00
西安邮电大学 Java
27届暑期实习
ssob沟通和提交简历10:1正常吗,好多送达不回的,找个实习好累啊简历如下,求锐评
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03-16 09:51
吉林农业大学 算法工程师
顺丰 大模型开发 二面
1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么,哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后,先对用户 query 做归一化处理,再进行向量召回或者混合召回,把候选文档取回来,然后用 rerank 模型重新排序,选出最相关的内容拼到 prompt 里,再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理,太短会丢语义,太长会导致噪声太多。第二是召回率不够,模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准,正确文档被排到后面。第四是上下文...
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