也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...

这会儿找工作是不是有点晚了啊

要简历的不少，但没面😥同学都在实习，好焦虑😢

📍面试公司：快手商业化🕐面试时间：4.20💻面试岗位：测试开发❓面试问题：1.自我介绍2.拷打实习3.手撕：无重复字符的最长字串SQL：销量最高的前三名商品，三表联查4.聊了几个非技术问题，base地，有无其他offer，对ai看法之类的🙌面试感想：45min左右，一位女面试官，体验不错，无八股，面完第三天挂。