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发一下问题给大家参考，攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.实习拷打2.项目拷打3.处理查询文档里的异构数据(如图片)时，具体的处理流程是什么?解析成纯文字后如何进一步加工?这样只返回文字给用户，图片信息不会丢失吗?4.你们是通过人工打标建立图片和文本的对应关系吗?文档量很大的情况下，打标工作能完成吗?5.如何保证大部分图片异构数据解析后回答的正确性?若回答错误，怎么识别问题?后续要验证回答准确性，你有什么方案?6.用于评测的另一个大模型，如何构造问题、分析文字并进行对比?这个大模型的正确率以及模型自我一致性怎么确定?7.你们的模型基于哪些异构图像做增强?模型会不会产生幻觉，生成文档外的内容?8.若用户的问题不在文档里，你们会怎么处理?是调用其他模型吗?大模型回答不了时，会提示用户补充问题吗?用户补充后仍无法解决该怎么办?模型如何判断何时需要让用户补充提问?9.你们有框架编排这些流程吗?用的是什么框架?10.怎么理解检索召回率?这些指标具体包含哪些评价项?什么是忠实度?召回率的分子分母是怎么定义的?11.你之前那段实习的具体工作内容是什么?针对设备故障叙述报告这类复杂文本，模型如何理解?是做了相关检测吗?大模型是怎么实现术语解释的?12.请讲一下LoRA技术，除了减少参数量，它还有什么优点?你做的LoRA相关工作，后续有落地应用吗?13.你写代码主要用Python吗?会不会用Java?了解Java的多线程、双亲委派模型以及消息中间件吗?有没有做过Java相关项目?

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1.实习项目拷打2.大文本说明书常用的切分方式有哪些，实习的项目中采用了哪种切分方式?3.实习的项目中，文本切分后采用什么方式存储，图片和PDF等异构文档是如何处理的?4.实习的项目中，文本检索时为何选择RAG模型做初排而非重排的方式?5.实习的项目是否已内部上线，每日访问量大概是多少?6.对于系统中大量重复或相似的用户问题，有哪些优化方式可以节约资源?若要实现该优化，具体如何拆解流程图，如何抽取共性问题并汇总答案?7.标准RAG系统包含哪些模块，系统能力如何提供，用户查询的处理流程是怎样的?8.结合实验经验，效果较好的大模型Prompt应包含哪些模块，每个部分该写什么内容?9.若针对实习的项目相关任务写的Prompt结果无法很好遵循要求，有哪些优化策略?手撕3选2:第一个最大岛屿，第二个是二维数组里的最大正方体，最后一个是旋转数组搜索

1.自我介绍2.介绍一下你的项目(介绍完之后开始问项目，例如遇到什么困难，如何解决的)3.项目中用到了Reactor模式，为什么不使用多线程4.Windows系统中有没有处理事件相关的库(因为项目中对win系统是采用独立线程轮询的方式)5.在业务中什么时候使用UDP和什么时候使用TCP，第二个项目为什么使用TCP不能使用UDP吗6.有没有对你的项目进行测试，性能怎么样7.在项目中你使用了线程池，你是怎么保证线程安全的，怎么保证线程同步8.讲一下对RAII的理解，不要太教科书话，最好结合实例或者场景9.说一下智能指针吧，引用计数是怎么实现的，你来设计你会怎么实现，在项目中使用智能指针了吗10.介绍一下Select与epoll的区别，在项目中为什么不选择epoll11.内存池12.在网络编程中你有哪些比较擅长的技术，可以用到的，能够提高效率的13.你自己说一点你想说的吧，关于OOD的，选了多态，介绍了虚函数表----面试官最后建议结合设计模式来说14.LRU15.算法题，设计一个线程安全队列，有三个要求，安全，避免锁竞争，减少资源分配16.应该还有一道的，但是前面耽误太多时间了，就没做第一次面试，面试官人非常好，无论回答的什么样都耐心听完并给出建议，面试官喜欢灵活有个人理解的回答，最好能结合实际场景和做过的项目，面试官也很给机会，可惜本人实在太菜了把握不住