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牛客557168169号
2022-04-21 07:23
浙江工业大学 Java
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同济大学 产品经理
大佬同时面这么多呀,祝大佬一切顺利~~
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发布于 2022-04-27 20:57
暂无评论,快来抢首评~
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04-12 12:42
广西大学 算法工程师
淘天 AI Agent开发 一面
1. 自我介绍2. 多阶段 RAG 里同时使用 BM25 和向量召回,混合检索策略通常怎么设计混合检索的关键不是把两路结果简单拼起来,而是根据问题类型决定两路召回各自承担什么角色。BM25 对精确术语、错误码、接口名、字段名、版本号这类关键词命中很强,向量召回则更擅长语义改写、口语化表达和抽象问题。真正稳定的设计一般是先并行召回,再做去重、融合、重排,最后再进入上下文构建阶段。如果问题本身是“精确定位型”,比如某个报错码、类名、接口路径,BM25 权重通常更高;如果问题是“意图表达型”,比如用户用自然语言描述故障现象,向量召回的权重会更高。工程里比较常见的是先取两路 topk,再用 RRF 或...
AI-Agent面试实战...
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03-13 14:21
已编辑
江西警察学院 前端工程师
好漂亮的报错
就是觉得好漂亮,可能是配色?
站队站对牛:
红红一大片 天都要塌了
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04-14 08:52
河南科技大学 Java
要了简历逗逗我吗,😭,是不是简历是一坨,请教一下佬,不玻璃心
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04-12 12:12
广西大学 算法工程师
淘天 AI应用开发 一面
1. 做一下自我介绍2. RAG 分块策略应该怎么选,真正影响效果的核心因素是什么分块策略不是越细越好,也不是统一按 token 长度切就行。真正影响效果的是 chunk 是否保留了完整语义单元、是否带有足够的定位信息、是否能在召回后被模型直接利用。像制度文档、规则文档、FAQ、表格和多层级说明,最佳切法差异很大。比较稳的方式通常是结构优先、语义补充、长度兜底,也就是先尊重标题、段落、表格、列表,再在超长片段内部做语义切分。这样做的目标不是生成整齐块,而是让每个 chunk 自带最小可回答上下文。3. 怎么评估 RAG 的效果,除了准确率还能看什么RAG 效果不能只看最终回答对不对,因为那样很...
AI-Agent面试实战...
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