1、RAG 里的幻觉怎么解决？RAG 幻觉一般来自三种情况：没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量，比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层，用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层，要让模型严格基于证据回答，证据不足就拒答，不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看，幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是：让系统在信息不足时学会克制，而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...

是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了

实习内容知道你维护的服务，从客户发起请求到连接耗时是多少吗客户需要提交哪些参数？主要关注的指标是哪些？如何判断系统的稳定性？如何客户连接连不通，报了connection time out如何去排查呢？使用AWS是如何选择集群呢？通过什么方式？有了解CI/CD吗？用的什么CI/CD工具？AWS是怎么暴露服务的？K8S是怎么暴露服务的？讲一下DNS的流程？本地DNS服务器的缓存时间是多久？Linux用吗？面试官还是很耐心，知道我不会，会引导和解释，最后还是不会的话，还会给出答案，如果所有面试官都这么好就好了