1. 了解哪些激活函数？重点说 GeLU常见激活函数有ReLU、LeakyReLU、Sigmoid、Tanh、GeLU。GeLU是平滑非线性，近似“按概率保留输入”，在Transformer/BERT中常优于ReLU。 import torch.nn as nn act = nn.GELU() 2. 项目的构建过程完整流程通常包括：业务定义 → 数据采集与标注 → 数据清洗与EDA → 建模实验 → 指标评估 → 误差分析 → 部署上线 → 监控迭代。面试回答要突出你负责模块、优化动作和量化收益。3. BERT 模型的构建包括：分词器选择、预训练模型加载、任务头设计（分类/序列标注）、损失函数...

明天下午面这家，jd写的很高，有点害怕

1. 内容缺失问题是什么？内容缺失，指的是用户问题明明有答案，但检索阶段没有把真正相关的文档召回出来，最后模型拿到的上下文不完整，回答自然就缺信息。这类问题在 RAG 里特别常见，因为很多时候不是模型不会答，而是它根本没看到关键内容。常见原因就是切块切坏了、向量化效果一般、召回 topk 太小、查询改写不到位，或者知识库本身就缺数据。2. 为什么会错过排名靠前的文档？这个问题本质上是检索排序问题。有些文档明明相关，但因为向量检索只看语义相似度，或者 BM25 只看关键词匹配，结果真正有价值的文档没排到前面。尤其是用户问题比较短、表述模糊、专业术语多、别名多的时候，这种情况更明显。所以很多线上系...