跨城市面试，公司安排接送+餐补

每次感觉准备好了，自信满满，一去面试一问，脑子空空，背过的也说不出来多少，没背过的更不会了。这怎么办，能找到工作吗

先从公司角度，谈谈为什么需要绩效考核？有一个著名的管理者言论，即：企业战略的上三路和下三路。上三路是使命、愿景、价值观，下三路是组织、人才、KPI。下三路需要确保上三路能执行下去，否则便是空谈。那怎么才能达成呢？马老板在湖畔大学的课堂上，对底下众多 CEO 学员说，“只能靠 KPI。没有 KPI，一切都是空话，组织和公司是不会进步的”。所以，KPI 一般是用来承接企业战略的。身处大厂的打工者们，也能深深感受到：每个季度的 KPI 是如何从大 Boss、到 Boss、再到基层，一层层拆解下来的，最终让所有人朝着一个方向行动，这便是 KPI 对于公司的意义。然鹅，并非每个员工都会站在 CEO 的高...

1️⃣RAG 有哪几个步骤？Step1:将文本分割成块;Step2:使用编码模型将这些块嵌入到向量中，将所有这些向量放入索引中;Step3:LLM 创建一个提示，告诉模型根据我们在搜索步骤中找到的上下文来回答用户的查询。2️⃣实际项目中RAG有哪些优化技巧？首先召回源会考虑多路召回，在召回后面增加一个重排序的阶段，提升召回的质量。另外，重排序模型以及生成模型会根据系统问答的指标情况，进一步微调。3️⃣RAG 中为什么会出现幻觉？出现幻觉问题主要分为两大类，一是生成结果与数据源不一致，训练数据和源数据不一致、数据没对齐或者编码器理解能力的缺陷导致；二是用户问题超出了大模型的认知，用户的问题不在语言模型认知范围内导致。4️⃣RAG 一般怎么做效果评估？RAG 做效果评估主要是针对检索和生成两个环节。对检索环节，我们可以采用 MRR 即平均倒排率，前 k 项的 Hits Rate 命中率， NDCG 排序指标等。生成环节首先是量化指标，再评估生成答案的多样性，看看模型是否能够生成多种合理且相关的答案。还需要引入人类评估，考虑资源效率。5️⃣针对幻觉的问题，有什么解决思路？加入一些纠偏规则，比如采用 ReAct 的思想，让大模型对输出的结果进行反思。还有一种思路是集成知识图谱，即不再局限于向量数据库匹配，做召回时不仅考虑文档块，同时还考虑图谱的三元组。将知识图谱( KGs ）集成到 RAG 中，通过利用知识图谱中结构化且相互关联的数据，可以显著增强当前 RAG 系统的推理能力。6️⃣在实际做项目中，经常遇到各种边界的 case ，一般怎么解决？这个需要分情况来看，首先是无效问题：如果对于知识库中没有的问题，我们需要做一个准入的判别，判断是否需要回答。一般是一个二分类模型，或者直接用大模型+ prompt 来做，使模型在这种情况下输出一个预设的兜底话术。第二个是减少幻觉，在推理模块中添加规则和提示工程技术。还有一种是格式错误：模型可能会生成无法解析的答案，这种可以设计一个备份的代理大模型，当解析失败时，可以基于代理大模型直接生成简洁准确的总结。📳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。

恭喜你通过了银行的笔试和面试！距离正式入职只剩最后一道关键流程 ——入职体检。作为金融行业的重要岗位，银行对员工健康状况有严格要求，这份体检不仅是对企业负责，更是对客户和你自身的职业发展负责。今天就为你详解银行入职体检的那些事儿，助你一次性通关！01、银行入职体检为什么重要？银行作为特殊行业，员工健康直接关系到：职业胜任力：金融岗位需长期保持专注，健康状况影响工作效率风险防控：部分岗位涉及现金管理、客户服务，传染性疾病可能带来安全隐患团队保障：集体办公环境下，健康的员工状态是团队稳定运转的基础02、银行入职体检必查项目清单不同银行的体检项目略有差异，但核心项目高度一致：1. 基础健康筛查身高体...