大佬可以帮看简历吗

1.自我介绍2.问业务3.问专项4.压测的时候写接口怎么做造数和数据还原？5.做题我靠是不是有点太简约了，难道是KPI？感觉面试官不像是老手

RAG 是啥？RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，意思是 “ 检索增强生成 ” 。以前的 AI 模型知识有限，还可能答错或者答得不靠谱，而且企业用起来也不安全。RAG 就是来解决这些问题的！它能让 AI 在回答前先去 “ 图书馆 ” （知识库）搜资料，再给出答案。RAG 怎么干活？RAG 的工作流程简单来说就是三步走：你问我答：用户问问题，比如 “ 今天吃什么好？”，RAG 系统接收到了。翻书找答案：RAG 的 “ 小助手 ” 会飞快地在知识库里找相关资料，比如美食推荐、营养搭配之类的。整合输出：把找到的资料和问题混合在一起，扔进大模型里加工，生成一个超棒的答案，比如 “ 今天你可以试试清蒸鲈鱼，肉嫩味美，还很营养哦！”。RAG 的核心组件RAG 主要有两个核心组件：检索器（Retriever）：就像在图书馆里负责找书的管理员，能在知识库里快速定位到相关资料。生成器（Generator）：拿到资料后，它就像个作家，把资料和问题结合，生成最终的回答。RAG 跟其他技术比有啥厉害之处？对比直接用大模型 API 或者微调，RAG 有这些牛 X 的地方：知识更新快：知识库能实时更新，AI 就能立马掌握新知识，不用重新训练，省时省力。省钱省心：不用大规模重新训练模型，成本大大降低。不会忘事儿：不会像微调那样，在没训练过的任务上表现不好，稳稳地保留了模型的通用能力。不过呢，RAG 也有点小缺点，比如在特别需要深度理解和风格模仿的问题上，可能就没微调那么厉害。RAG 的关键环节和挑战文档切分（Chunking）：把文档切成合适的大小，就像切蛋糕一样，得找到那个完美的大小，不然可能影响检索效率。Embedding 模型选择：选对模型就像给汽车选发动机，直接决定向量表示的质量，影响后续的检索和生成效果。检索效果评估：得时刻监控检索的召回率和精确率，就像给检索系统做定期体检，有问题及时调整。向量数据库的作用：它是高效存储和检索向量表示的中流砥柱，就像给知识库装上了超级导航，能快速定位到相关信息。整体效果评估：要时不时对 RAG 系统来个全方位体检，从生成答案的准确性、相关性等方面打分，确保系统一直在线。

🙋🏻‍♀️面试： 一共四面，其实只用三面，中间自己争取从偏前线的岗位往中台策略转，所以额外再增加了一面；可能本地生活这块业务确认，挺紧凑的，听HR说很长没看到面试结果全A的候选人了。 🙋🏻‍♀️入职： 接offer👉🏻背调👉🏻结果确认👉🏻到岗前填信息👉🏻入职当天参与培训领电脑👉🏻到用人部门**。嗯😐非常长，长到不想再来一遍那种🥹那种接了offer好像又没接的感觉，家人们谁懂！ 🙋🏻‍♀️工作体验： 啊就是非常的卷…晚上十点可能才有机会下班，入职前第一周了解到，我们部门实习生两三个月来都是十一二点下班🥹怎么说呢工作日是不配拥有生活的，那种洗头都觉得懒，玩手机...

别人的起点，感觉已经是自己的终点了，无敌羡慕