说几个真的能写进简历、面试还能聊得起来的。

第一个是本地知识库问答。把自己的笔记、PDF、文档喂给模型,做一个能检索能问答的系统。技术栈就是LangChain加向量数据库,难度不高但涉及RAG全流程,面试官最爱问这个,你踩过坑就能聊很久。第二个是Agent自动化工具。找一个你自己真实的重复性工作,让AI帮你自动完成。比如自动抓招聘信息整理成表格、自动总结每天的技术新闻发到邮件。场景越真实越好,面试时说这个工具我自己每天在用比任何包装都有说服力。第三个是模型微调。找一个垂直领域的开源数据集,拿Llama或者Qwen跑一次LoRA微调。不需要效果多好,重要的是你走通了训练评估部署全流程,这个经历很少人有,写进简历直接拉开差距。这三个项目有个共同点:都有具体的技术选型、都会踩坑、都能量化结果。面试官问起来不是答不上,而是要控制自己别说太多。

挑一个动手,比收藏一百篇教程管用。

#哪些AI项目值得做?#
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肯定是需要真实的呢
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发布于 05-03 23:04 北京
模型微调那个如果找ai应用开发岗要做吗
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发布于 05-03 22:42 辽宁

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发一下问题给大家参考,攒攒人品!1. 实习拷打2. 你现在还在实习吗?3. 说一下你实习时候的工作。4. 这几项工作都是你独立做的吗?你主要负责哪一个?5. RAG和传统搜索有什么区别?6. 为什么不直接用关键词检索?7. 举个例子,智能体和大模型怎么交互、协同?工作流程是什么?8. 检索这块你做过效果上的优化吗?9. 有具体的优化案例吗?从效果不好到变好的过程。10. 怎么保证积分可靠性,防止多扣/多增?11. 分布式锁原理大概是什么?12. SETNX 的功能是什么?13. 加锁后进程异常退出,锁泄露怎么办?14. 介绍一下 Spring AI 这个框架。15. 是用 workflow 方式搭建的 agent 吗?16. 用 Spring AI 写一个 agent 的过程大概是什么样的?17. 整个过程完全是大模型自己决策吗?18. 还接触过其他 Agent 开发框架吗?19. 进程和线程有什么区别?20. 线程之间哪些内存是共享的?21. CAS 是什么?22. ThreadLocal 有什么作用?原理是什么,怎么实现线程隔离?23. Kafka 分区的目的是什么?压力具体指什么?24. 实际自己搭建、使用过消息队列吗?25. 为什么选用 RocketMQ,而不是 Kafka?26. 延迟队列是怎么实现的?
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