真夸张，哈人！！！

本人985本硕，cs本，非cs硕。暑期实习拿到了两个offer如下：（1）腾讯csig-解决方案类-技术咨询 （2）华为-计算产品线-昇腾-AI算法工程师目前两个暑期offer的转正情况：（1）腾讯：面试官说组内没有转正hc，如果特别优秀可以推荐至其他组。但HR说业务那边不懂hc的事情，是有转正名额但是要考核。（2）华为：暑期没有转正这一说。但是秋招再投递的话hr说会优先考虑，而且组内确实有不少暑期实习生秋招后拿到offer的了。本人的诉求：希望秋招找一个不那么累、稳定的工作，不要经常加班，薪资还可以就行。本人技术一般般，对自己的技术没有信心，所以才会在两个岗位当中纠结。。。大家都说有鹅选鹅，但是这下子也不是同一个岗位不同公司之间的比较。希望大家帮我选选！！！

不给实习就算了，写完2篇小论文，难道还不给找工作？入学以来就是延毕威胁。''是你自己要毕业，不是我们老师要毕业！小论文发不出去，毕不了业！开题过不了，毕不了业，盲审过不了，毕不了业！哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 0 offer 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

大概是三四岁的时候，天还没亮，我就一个人端着蛋炒饭，坐在托管所门口等开门。我从小出生在农村。父亲白天送报纸，晚上养猪；母亲一整天都在麻布厂做工，手常年泡在染料里，连晚饭都顾不上做。他们每天清晨五点半就出门上班，唯一能为我做的，就是提前炒好一碗蛋炒饭。从小被送进托管所，习惯一个人吃饭、一个人走路、一个人等门开。小学后我们搬到了镇上，父母依旧忙，我也就习惯了一个人上下学。十岁的时候，便需要自己做饭、洗衣。前段时间在网上看到有人说：“北方的孩子是父母从小接到大，南方的孩子从来没人接。”突然意识到，自己从小就被现实逼着成长了。现在弟弟比我小十岁，家里条件好了，父母也换了工作，有了更多时间教育和陪伴，可效果却不甚良好。可能人就是这样，经历越多、吃过的苦越多，才会更早长大。或许我们没有选择出身的机会，但可以选择走出去。

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。