Timeline：0306投递 --> 0319一面 2小时后秒挂全程不到半个小时，无手撕代码自我介绍项目：面试官提问是否为agent项目？rag怎么做的prompt增强？***面试官阐述了他对我简历上rag项目的理解（他是很关注agent中prompt优化）***如何评估prompt增强后的质量？（我这里答得召回率、准确率）面试官追问准确率是指什么？prompt混合检索是怎样的？如果关键词匹配，但语义不匹配怎么办？CoT（思维链）是否了解过？多轮prompt的过程中，当前prompt怎么利用到之前的prompt？讲讲文件上传的过程？kafka在项目中怎么使用的？如何管理以往的promp...

今日首蚌，真的很难绷住

本科电子信息，开学就大三下了，把之前比赛项目写进简历了，但投了好多都没啥回应，请教大佬拷打。但这里简历第二个项目我一开始用的裸机，后面用rtos重写的，但对rtos我不太熟悉基本靠ai改的，万一问到我怕答不上来，请问这种水平可以先找个中小厂实习攒经验吗。

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...