1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...

debuff叠满了，打招呼后已经没有后续了，连简历石沉大海的经历都没有（投都投不出去）！两段实习一点含金量都没有，求大佬们给我爆改一下，谢谢喵！

两段实习……春招好冷淡啊，投了一大堆，约面俩，都过了十多天没动静，其它也没动静，boss已读不回哎，怎么办啊，焦虑死了……

目前开发似乎都在向着AI靠拢，很多公司内部都开始使用了各种大模型面试过程中就很容易被问到这样的问题：用过哪些大模型，体验如何或许你觉得只是在和你闲聊，但是我觉得如果你好好准备的话，确实可以给面试官眼前一亮的感觉谈到用过哪些大模型：我们肯定不能说豆包，ds或者元宝这里我们可以说claude，chatgpt-codex，gemini，这三者是目前性能排行很高的大模型（note：cursor不是大模型）这里也推荐大家可以尝试一下目前最好的大模型，claude opus 4.6 high这个模型我感觉真的很强大了，可以独立修复bug，阅读文档，解析需求那么你对于大模型的使用应该是什么样子的呢这里我们主...