1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...

人怎么对AI的容忍度如此之大  

笔试部分（恒生电子安排的笔试题）选择题：选择题涉及全方位八股（java、mysql、redis等，不是怎么还有一些没看过的操作系统和计算机网络😭）填空题：猴子吃桃（😀）代码题：手写工厂模式示例（😭）、一道简单算法题（😀）简答题：一道八股手写：MySQL的事务隔离级别有哪些？手写无数道MySQL，不是哥们，力竭了（😭）总结：还是要去背一下java基础八股，手写一些sql题（因为切不了屏幕，超过三次直接提交，就算用手机ai搜也要一个一个敲上去）面试部分（卡俄斯星科技安排的面试）java基础：int和integer这两个的区别是什么？面向对象的特点讲几个?equals和==的区别是什么?a...