1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...

正式进入AI Coding时代了  

hr先为昨天的delay道歉了，态度很温柔也很专业。主要问一些压力的克服实习内容与成长，困难怎么克服到岗时间与实习时长为什么不考研先打了个mentor和leader比较忙的预防针反问：工作节奏，offer时间

1、普通函数与箭头函数的this指向2、promise如何向下兼容，手写一个promise需要考虑哪些内容3、promise里面的race和any是干什么的4、axios的二次封装做了什么5、如何采集用户行为并上报6、图片的预加载是怎么做的7、从用户输入url到页面显示经历了什么8、实习项目9、AI工具的使用10、反问