PDD校招内推~【技术专场】

对应聘岗位的理解面试官的风格对自己的喜好之类的是否匹配确认毕业时间、是否有深造计划最近有没有做什么项目？介绍一下一个项目，包括动机、做的东西、实现了什么、跟自己的目标是否匹配有遇到什么困难？对技术方向选择的考虑（前端转全栈）已经有了什么 offer怎么看待 AI？会有危机感吗（这是个好事啊，AI 去干杂活了实习生就可以干更有挑战性的事了）base 地有没有问题实习时间反问（转正率、mentor 带教制度、扁平化管理）

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...