字节暑期实习求组织

1️⃣自我介绍：【⌚️10分钟】点评：流水账，有些磕磕绊绊，自我介绍环节的项目介绍的很详细，非常冗余。优化：写逐字稿，背诵，提升语言表达能力。2️⃣经常问题的问题优化：【⌚️20分钟】1：transform结构了解吗？回答点评：回答的很简单，5分吧，说了transform的结构是encode-decode结构，分块，每个块里面有四个组建，MHA、FFN、LN、残差链接，介绍和理解不深刻。提升指导：梳理回答逻辑结构，讲解MHA、FFN、LN、残差链接的添加逻辑和含义，其中MHA给出代码层面理解，从2分钟的回答变成6分钟的回答。2：多头自注意力机制是啥？公式是啥？代码你会写吗？回答点评：讲了公式，但是掌握的不够细致，pytorch代码框架不熟悉，attention_mask机制没有写出来。提升指导：讲述代码的原理，如何使用代码回答问题，展示自己的理解深刻。3：rag中的多路召回是什么？embeding为啥用智源的BGE-large/Base？回答点评：使用了BM25和向量召回，但是没有讲出来两个的区别和联系提升指导：先讲原理，再讲述下语义理解能力和泛化能力的区别，计算的效率，两个互为补充等。3️⃣不会回答的问题指导：【⌚️40分钟】1:  LN不太会回答，看网上的回答很多，但是不是理解层面。2：我的向量召回是faiss做的，和这个相关的问题我如何准备？3：经常会被问到rag用的啥框架，这个问题如何回答？还需要准备框架的知识吗？4：面试官经常问我，rag的模型是啥？有做微调吗？如果不做微调怎么回答？5：大模型还需要补充那些知识？📳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。

一、RAG链（Retrieval-Augmented Generation Chain）是什么？RAG链是检索增强生成（RAG）系统的核心流程，指将“检索”与“生成”串联成完整链路，让大语言模型（LLM）在回答问题时，先从外部知识库中检索相关信息，再结合检索结果生成回答。核心逻辑：用户提问 → 检索相关知识 → LLM基于知识生成回答，避免LLM“胡编乱造”（幻觉问题），同时让模型能处理最新、专属领域的信息。与传统RAG的区别：“链”强调各组件的协同与流程自动化，比如通过工具（如LangChain）将分块、向量化、检索、LLM调用等步骤串联成闭环。二、LangChain是什么？LangChai...

前前后后差不多三个月。没有约面的就不记录了华为 泡池子腾讯  5月13日 挂  感觉kpi远景智能java开发   5月15日一面   5月19日二面   5月23日三面   6月中下旬发邮件查询hr环节挂字节抖音 5月27日 一面挂饿了么  5月28号一面，大约10天后告知无hc挂懂车帝重庆 6月11日 一面   6月12日 二面 6月15日hr面  第二天告知排序挂上海小公司  6月10日连着两天面 oc字节生活服务成都  6月9日投递  6月12日一面 6月16日二面  6月17日三面  6月20号hr面。面完后告知成都无hc   转到上海加面，6月23日加面挂腾讯子公司腾娱互动  6月23号一面  6月27号二面   暂无后续滴滴6月30一面   7月1号二面   7月2号告知通过口头offer   7月3日书面offer字节广告  7月9日约面  7月14日一面

1.自我介绍，拷打项目为什么用多智能体不用单智能体了解哪些大模型应用框架（你项目中的竞品）rag知识库是怎么搭建的，怎么进行的分片操作如何让大模型更加理解医学名词（一般大模型理解不了医学名词）知识库的大小，我答了一个很大的数，问接口速度问题（一脸懵逼，没考虑过，只考虑过rag层面的优化）询问rag评估（孩子寄了我没做，但是我背过），问具体评估数值（🐔没做过，瞎逼逼了一个数字）优化空间从项目拷打中看的出来面试官水平确实比较高，而且是个声音很好听的小哥哥2.写算法，尽然是acm格式，幸好函数写出来了，可惜的是输入输出没写出来，链表的输入输出真的难3.反问环节：做什么业务，不足之处