没有ICP许可证能否从事电信业务经营活动

在日常 API 开发与测试过程中，最让研发、测试头疼的不是写复杂算法，而是那些 "不得不做却又毫无成就感" 的重复性工作：参数命名、脚本编写、断言构建、文档完善……这些琐碎而关键的环节虽然不复杂，但却极其耗时，且容易因疏忽导致质量隐患。如果说，这些活儿都能交给 AI 呢？今天，咱们就来扒一扒，Apipost 的 AI 能力到底是怎么在这些要命的环节里“搭把手”的，帮我们把时间抢回来，用在真正有价值的地方。一. AI 智能提取文档：拯救复制粘贴的繁琐场景痛点当收到同事发来的 Word 格式离线 API 文档时，若需在调试工具中验证接口，传统方式只能手动逐行复制粘贴请求参数 —...

因为高考完就对完答案了，所以出分的时候没有太多意外，和估分差不多。印象比较深刻的一点是，广东这边出分比较搞的一点是，它会根据排名给你发短信，也就是说分越高排名越靠前会越早收到短信，导致我收到短信有点落后其他同学，还以为出现了什么意外。

许多新入职的同学在第一周都在忙着搞环境，申请权限，看文档，其实不止要做这些，还有很多更重要的点需要注意：1. 摸清楚业务全貌，尽可能地去了解数据库表，梳理整个业务流程。2. 找出最重要的数据模型，理解这些数据模型的构建、设计思路，能掌握多少掌握多少。3. 熟悉下部门使用的技术栈，了解下整体的架构和技术选型4. 掌握清楚人员分工，哪位同事在做什么内容，负责什么内容的工作，数据域是怎么划分的5. 判断下当前的数仓建设进度，是处于起步、扩张、还是变更重构的时期6. 跑一遍开发环境，花1-2天的时间完整体验一遍开发的流程这时候，领导通常会安排简单的需求让你进行练手，这个时候主动性就是你最重要的加分项，...

今天老师为大家梳理了10道RAG大模型必备面试题，供各位同学参考。1️⃣Q1：如何评估RAG生成结果的质量？A1：① 事实准确性（Factual Accuracy）：对比标准答案；② 引用精确度（Citation Precision）：生成内容与引用文档的相关性；③ ROUGE/L等自动指标（需谨慎，可能与事实性脱钩）。2️⃣Q2：如何优化检索的召回率（Recall）？A2：① 使用Query扩展（同义词替换/LLM改写）；② 多向量表示（HyDE生成假设文档再检索）；③ 调整分块策略（重叠分块/多粒度分块）。3️⃣Q3：RAG如何处理多文档冲突信息？A3：①  让LLM总结共识点并标注分歧（提示词控制）；② 按文档来源权威性加权（如医学指南>普通文章）；  ③ 返回多视角答案（需明确说明冲突存在）。4️⃣Q4：如何解决“检索偏好”问题（Retrieval Bias）？A4：当检索结果质量差时强制生成会导致错误。解决方案：① 训练检索评估模块过滤低质结果；② 引入回退机制（如返回“无答案”）；③ 迭代检索（Re-Rank或多轮检索）。5️⃣Q5：如何优化长文档检索效果？A5：① Small-to-Big检索：先检索小分块，再关联其所属大文档；② 层次检索：先定位章节，再章节内分块检索；③ 图结构：用知识图谱关联文档片段。6️⃣Q6：解释HyDE（Hypothetical Document Embeddings）原理？A6：让LLM根据Query生成假设性答案，将其作为“伪文档”嵌入向量，再用该向量检索真实文档。解决Query与文档表述差异问题。7️⃣Q7：什么是迭代检索（Iterative Retrieval）？A7：多轮检索：首轮检索结果输入LLM生成初步答案，再以该答案为新Query二次检索，循环直到满足条件。适合复杂推理场景。8️⃣Q8：Self-RAG的核心创新点是什么？A8：引入可学习检索信号：模型自主决定何时检索（Retrieve on Demand），并生成特殊Token（如[Retrieval]、[No Retrieval]）控制流程。9️⃣Q9：RAG如何适配实时更新知识库A9：① 检索器使用近实时索引（如Elasticsearch增量更新）；② 生成器无需重训，但需监控新数据分布偏移。1️⃣0️⃣Q10：用户查询“2025年诺贝尔奖获得者”，但知识库只更新到2024年，RAG如何应对？A10：设计策略：① 检索器返回最新文档（2024年）；② 生成器明确回答“截至2024年数据，最新获得者为XX，2025年结果尚未公布”；③ 添加时间敏感性警告。🍊如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。