百度实习内推

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花数据库三大范式是为了消除数据冗余、避免更新异常、保证数据一致性而制定的设计准则，核心是“逐步规范化”，从基础到严格依次为：第一范式（1NF）：原子性核心要求：数据表中的每一列（属性）都必须是不可再分的原子值，不能存在复合属性、多值属性。通俗理解：一列只能存一种类型的单一数据，不能拆分成多个子项（比如“姓名”不能拆成“姓+名”存放在同一列，若需拆分则需分为两列）。示例：不符合1NF的列——“联系方式”（包含电话+微信）；符合1NF的列——“电话”“微信”分开存储。实操案例：设计...

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...