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手撕震撼面试官一整年
2025-10-06 16:28
杭州电子科技大学 前端工程师
发布于上海
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相同的人才不同的人生
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肖先生~
湖南大学 安卓
慢慢沉淀,提升自己
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发布于 2025-10-06 18:04
江西
暂无评论,快来抢首评~
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03-15 14:43
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03-15 10:30
吉林农业大学 算法工程师
超聚变数字技术 大模型开发 一面
1、自我介绍2、简单聊下实习干了什么 ,解决了什么问题3、讲讲什么是 RAG,结合你做过的企业知识库问答系统讲一下 RAG 调用的全流程RAG 是 Retrieval-Augmented Generation,也就是检索增强生成。它的核心思想是先从外部知识库中检索相关内容,再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案,这样可以降低模型只依赖参数知识带来的时效性和幻觉问题。以企业知识库问答系统为例,完整流程一般是用户输入问题之后,系统先做 query 预处理,比如纠错、改写、意图识别和关键词提取,然后进入召回阶段,从向量库、全文检索或者混合检索系统里找出候选文档;候选文档出来后再做 rerank 重...
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03-05 16:19
已编辑
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双非一本大三想实习,想在杭州或者深圳。不知道怎么改,怎么写项目亮点,或者应该做什么样的项目。求指点
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02-28 20:19
长春工程学院 Java
这个写的很垃圾吗
爱刷美剧的菠萝蜜巴比...:
丢给gpt,让他优化实习 切合实际 突出产出 可以不局限简历内容,,然后就背就好了
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03-17 08:17
吉林农业大学 算法工程师
商汤科技 大模型开发 二面
1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切,为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检,而是按切分后的片段检。如果切得太长,一个 chunk 里会混入很多无关信息,虽然语义覆盖大,但相似度不一定集中,模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短,单个 chunk 虽然很纯,但上下文不完整,容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档,可以按标题、段落、语义边界切;如果是 FAQ 或问答对,本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap,避免一个关键信息...
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