求面经

这可能是目前 AI 面试中最拉开差距的一环。大部分求职者的简历上写着“通过优化 Prompt，提升了生成质量。”面试官往往会微微一笑，紧接着抛出一记灵魂暴击：“那你怎么定义‘质量提升’？你怎么用数据证明，你的 模型 跑得比昨天更好？”这个时候，如果你挠挠头回答：“我自己抽查了几条结果，感觉变好了……” 那基本就凉透了。正所谓乱花渐欲迷人眼，靠人工“抽盲盒”式的肉眼查验，很容易陷入“只看好案例（Cherry-picking）”的自欺欺人中。在真正的工程落地面前，这种“凭感觉”根本站不住脚。回答应该直接把 Eval（评估）体系拍在桌面上：“在修改任何一行核心逻辑或 Prompt 之前，我会构建一套...

本来下午都要面试了，提前一周约好了面试，现在有把我踹了？？？真服了

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

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...