tp-link春招面经

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...

感觉寄了，代码都让ai写了，现在心里慌慌慌。怕不给面试，也怕给了面试。第一次面试说要出一道算法题脑子一片空白😐。。。

能投什么企业

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...