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1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

大二双非请牛爷爷指导，投了 200+，0 约面。Python agent 项目我也没底不知道要不要写上去。

这种线下的能去吗，之前看过几个线下被骗的帖子😰

双非一本，前端。 面试前我花了两周复习项目，把实习做的可视化大屏每一个细节都背下来了。数据怎么来的、怎么处理的、用了哪些库、遇到什么问题、怎么解决的。连ECharts的哪个配置项会影响性能我都查了。结果面试官看了一眼简历，说："项目先放一放，问你几个基础问题。"我：？？？然后问了四十分钟CSS和JS。BFC是什么。我答了。怎么触发。我答了。解决什么问题。清除浮动、防止margin重叠。他追问：如果子元素是absolute定位，BFC还管用吗。我想了一下说不管用，因为absolute脱离文档流了。他没表情，不知道对不对。Event Loop。给了段代码，setTimeout和...