1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...

原本想以为实习经历就更好找正式了，但是恰恰相反，在boss上面，石沉大海，要么是实习转正，要么必须线下面试，我真没招了，准备跳楼了

28届准备最近找个小厂这个简历可以吗？

📍面试公司：美团🕐面试时间：4.9💻面试岗位：一志愿Agent简历挂，二志愿java后端捞起来🙌面试感想：面试官人很不错，没有疯狂压力，八股很少，都是拷打项目，但是问的不是很深，都是简历上写的，算法题也是hot100外的hard题，对于只会hot100的我很难崩，深度怀疑是kpiAgent（20分钟）：说一下Agent项目使用的架构ReActAgent的think()-act（）过程（对应LangChain4j的推理-行动-反馈）说一下项目中的Advisor责任链数据库存储了什么，Agent的数据库有多少条数据（两个项目都问了）如何实现向量化的说一下Rerank和topK，具体做了哪些...