一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

是招呼问题还是时间问题啊，大部分甚至连看都没看只显示送达😭前端后端aiopenclawpythonagent简历实习双非java

焦虑ing，二本，绩点挂车尾，无竞赛就会个stm32和freertos，esp32。无竞赛，学历差。真让人焦虑。这是应付学校任务写的简历，说实在的，平衡车和nwatch都是跟着视频(铁头山羊，韦东山)复刻的。MQTT这部分让ai吹了一下，实际上我不会LVGL，就在简历抹去了。八股文没开始背，面试题还没开始看。需不需要刷一点算法？来不及了，才知道大三这个时候应该投简历了，骑驴找马，边投边学

结合我自己春招18场AI岗面试的经历，以及牛客上百篇26届AI岗上岸面经，给大家整理了这份AI项目面试拷打全考点分档盘点，覆盖99%的校招AI项目面试问题，从基础必问到死亡追问，分模块拆解，标注高频程度和岗位适配度，不管你是AI应用开发、Java后端转AI、还是算法岗，都能直接对应准备。先说明：本次盘点覆盖2026年校招最高频的AI项目方向，包括RAG知识库/多模态RAG、垂直行业Agent、AI应用开发、大模型微调、端侧AI，所有考点均来自真实面试真题，应届生直接按这个清单准备，面试官拷打不动你。核心分档逻辑：【基础必问层】：90%的面试都会问，项目入门门槛，答不上来直接凉，判定项目不是你做...