大家好，我是@程序员花海，好久没有更新文章了，正好这段时间很多同学来私信我，讨论的内容从Agent开发、Offer选择、校招入职等各方面的内容都有，所以我今天把从校招找工作准备、实习、校招面试、试用期、绩效和跳槽选择等全部在这一篇文章来讲透，不需要看别的了，看这一篇文章就够了！如上图所示，很多牛友的问题都是和Agent有关系的，我最近浏览过不少大厂的招聘网站，10个能有9个都是和AI有关系的，举几个例子。以字节和小红书这两个薪资待遇水平在市面上属于T0梯队的公司来说，随便搜一个后端开发岗位，能得到的结果都是和AI强绑定的，甚至是能搜出很多全栈开发，且前一阵子得物传出消息，前端全部转型全栈，这背...

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，...