也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...

RT，不是很好意思直接问HR

东方财富一面是否做过后端，用过哪些后端语言（我：做过一些，主用 Node.js（Express/Koa），也用过 Python 的 Flask，Java 的 Spring Boot 接触过但不深。数据库方面 MySQL 和 MongoDB 都用过，不过我的主方向还是前端，后端主要是配合项目开发。）nodejs、TypeScript、React 是否了解（我：都比较熟。React 一直在用，函数组件和 Hooks 是日常，Next.js 也用过。TypeScript 最近的项目都有引入，泛型、工具类型这些都常用。Node.js 除了写接口，还在项目里做过 SSR 和中间件封装。）前后端区别（我：...