某大厂面经

1️⃣RAG 有哪几个步骤？Step1:将文本分割成块;Step2:使用编码模型将这些块嵌入到向量中，将所有这些向量放入索引中;Step3:LLM 创建一个提示，告诉模型根据我们在搜索步骤中找到的上下文来回答用户的查询。2️⃣实际项目中RAG有哪些优化技巧？首先召回源会考虑多路召回，在召回后面增加一个重排序的阶段，提升召回的质量。另外，重排序模型以及生成模型会根据系统问答的指标情况，进一步微调。3️⃣RAG 中为什么会出现幻觉？出现幻觉问题主要分为两大类，一是生成结果与数据源不一致，训练数据和源数据不一致、数据没对齐或者编码器理解能力的缺陷导致；二是用户问题超出了大模型的认知，用户的问题不在语言模型认知范围内导致。4️⃣RAG 一般怎么做效果评估？RAG 做效果评估主要是针对检索和生成两个环节。对检索环节，我们可以采用 MRR 即平均倒排率，前 k 项的 Hits Rate 命中率， NDCG 排序指标等。生成环节首先是量化指标，再评估生成答案的多样性，看看模型是否能够生成多种合理且相关的答案。还需要引入人类评估，考虑资源效率。5️⃣针对幻觉的问题，有什么解决思路？加入一些纠偏规则，比如采用 ReAct 的思想，让大模型对输出的结果进行反思。还有一种思路是集成知识图谱，即不再局限于向量数据库匹配，做召回时不仅考虑文档块，同时还考虑图谱的三元组。将知识图谱( KGs ）集成到 RAG 中，通过利用知识图谱中结构化且相互关联的数据，可以显著增强当前 RAG 系统的推理能力。6️⃣在实际做项目中，经常遇到各种边界的 case ，一般怎么解决？这个需要分情况来看，首先是无效问题：如果对于知识库中没有的问题，我们需要做一个准入的判别，判断是否需要回答。一般是一个二分类模型，或者直接用大模型+ prompt 来做，使模型在这种情况下输出一个预设的兜底话术。第二个是减少幻觉，在推理模块中添加规则和提示工程技术。还有一种是格式错误：模型可能会生成无法解析的答案，这种可以设计一个备份的代理大模型，当解析失败时，可以基于代理大模型直接生成简洁准确的总结。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

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TimeLine：9.8 一面、9.10 二面、9.15 三面、9.26 四面、10.9 HR面、10.15 意向书一面1. 聊了聊每一段实习经历，纯聊，也没有技术问题，就是单纯面试官听我讲2. Java 集合为什么不能一边遍历一遍删除3. 遍历一个 Java 集合有哪几种方式4. Java 内存区域，哪些区域会发生 OOM5. Java 堆怎么发生 OOM，描述一下写一个什么样的代码来触发6. Java 方法区怎么发生 OOM，描述一下写一个什么样的代码来触发7. 如果我想统计分钟级别的 uv，我可以怎么实现8. Spring 有事务的注解，这个注解是怎么实现的呢9. 代码题：实现一个定时任务调度器，类似写一个线程池，然后调度器里面有优先级和触发时间，写两个类，一个 Task 类，一个 Scheduler 类。二面1. 聊了聊每一段实习经历2. 大模型方面有什么了解的：RAG、微调、Agent3. 如果让你设计一个 Agent，它有哪些组成部分4. volatile5. MySQL6. CAP理论、BASE 理论7. Redis 为什么这么快8. 了解哪些设计模式，聊一聊9. 这里是面试官自己出了一道题，大概是写一个拓扑排序，实现一下不同 job 之间的先后关系三面基本就是闲聊，然后问了问意向，以及一些生活方面问题四面本来以为这一面是 HR 面，结果是更高层 TL 的面试，这个老板管算法和工程的所有团队，主要也是闲聊，然后问了问自己的一些经历HR面闲聊，仔细讲一下每一段实习，然后每一段实习学到了什么，每家公司有什么不一样的感受

快三周了，还是没收到面试，什么时候可以给我发面试啊？求求求求求求求求求求求