今年的金三银四感觉有点淡，岗位数量没有想象中那么多，很多公司也变得更谨慎了。投出去的简历不少，但面试机会并不算多。就业环境确实比以前紧张一些，不过也不用太焦虑，慢慢准备、持续投递，总会遇到合适的机会。

感谢鹅，更新一下 timeline 吧，一路感觉运气大于实力2.26 官网更新了一下简历，过了一会就约面了，被提前批捞的2.27 一面，一小时不到，唯一的八股就是问实习的时候延伸的：session 和 cookie 的区别，一道手撕一道 sql 设计，面完马上打开官网看状态已经显示复试了3.3 二面，也没有八股，全程问实习，一道手撕， 45 分钟左右，两天后面试链接才消失3.10 三面，只问了八股和对 ai 的看法3.10 三面完两小时 hr 面试，oc面试下来感觉运气真的很重要，可能是因为一面表现的挺好，面试官说不错，从而二三面挺拉跨的，以为挂了但是都过了。已经准备把其他所有的面试和笔试拒了

标题党了 蚌…

1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...