一般这种都是为了卖课的

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...

体验最差的一次。🕐面试时间：40min❓面试问题：自我介绍拷打实习，实习是一个偏运维的活，但我面的是后台开发，然后问两个k8s生命周期的问题，一点没准备（这个问题没回答出来，就已经不想要了感觉）让我自由发挥，讲一些能体现自己技术能力的经历（不应该是看简历，挑自己感兴趣的聊吗？）随便扯几个八股糊弄时间（如何保证幂等性，volatile和synchronize）使用vibe coding的心得（中间要引入一个新需求，改好了以后引发后续问题怎么办）🙌面试感想：中间夹杂着两次网络波动（感觉不是我的问题，其他面试都没这样过），感觉整个过程很不耐烦，最后出去秒挂