这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...

这简历能不能抓住春招的尾巴呀😔

三月底投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下已修改，希望大佬指点一下

1. 自我介绍2. RAG 的检索索引怎么设计？答案：RAG 的检索索引不能只建一个向量字段就结束。实际系统里，我会把索引分成语义索引、关键词索引、结构化索引和权限索引。语义索引用来处理自然语言问题，关键词索引用来处理规则编号、商品编码、报关术语、单据字段名这类精确匹配，结构化索引用来按国家、业务类型、规则版本、生效时间过滤，权限索引用来保证用户只能查自己有权限的数据。文档入库时也要保留足够元数据，比如 doc_id、chunk_id、parent_id、section_path、doc_type、country、effective_date、version、tenant_id。如果没有这些字...