1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

下周要期末周了，可能要请一周左右的假，必须提前和mentor说，但又怕不同意，不过好在最后同意了，现在就祈祷别中途给我辞退了，鼠鼠好不容易才找到的这个实习

大家都只要28届的

小伙伴投稿一面在5.10 二面在5.15 HR面在5.17, 211本+韩硕1. 自我介绍答案：我主要做大模型应用、RAG、Agent 编排、向量检索、Prompt 工程、模型微调和后端工程化相关方向。之前做过一个 跨境商家合规审核与风险问答平台，面向国际电商平台里的商品合规、商家风控、客服质检和运营审核场景。这个系统接入了商品标题、商品详情、平台规则、违规案例、审核工单、商家申诉记录和多语言政策文档。用户可以问“这个商品为什么被判定为高风险”“某类商品在欧盟站点能不能上架”“这条申诉该怎么回复”，系统会先做 query 重写和意图识别，再通过混合检索召回规则和案例，最后由大模型生成带引用的审...