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长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。刚开始准备找暑期实习时，我踌躇满志，自以为已经有了一段实习经历，加上9本，好好准备准备面试找个大厂暑期不是手拿把掐手到擒来?然而现实却给了我一个响亮的耳光，别说面试了，连简历都过不去，迎接我的，只有简历挂，测评完泡池子，笔试完泡池子...而我呢，每天都沉浸在八股-项目-算法-八股...的循环中，然而，却连一个面试机会，都等不来...，我，也有些懈怠了。就在这时，美团的面邀，就像，哦不，简直就是照进我灰暗的生活的一道曙光，我立刻找回自信，继续疯狂的复习八股，项目，算法，以迎接这场面试。然而，现实又是一记响亮的耳光，面试完后，很快就回归了人才库。我又陷入了迷茫，究竟...

现在也太难了吧🥲，实习好难找，佬们拷打一下简历

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...