腾讯云 CSIG 暑期实习接受offer还能鸽吗

最后兜兜转转还是去了蚂蚁，体检折磨死我啦😅（实习offer就不展示了怕被盒）

入职第一天，就感受到了满满的诚意。HR小姐姐全程陪着，讲解各种重要内容，什么六险一金啊（有商业保险），感觉自己被宠上天了。而且入职当天还送了免费大会员和会员购，哈利波特、蝙蝠侠、人生一串放肆看，看完还可以买周边，这福利也太香了吧！ 办公环境：超有爱 B站的办公环境真的是太棒了！每层楼都有猫猫狗狗，上班累了还能逗逗它们，解解压。而且办公椅和办公桌很协调，办公起来非常舒服。关键是，这里没有那种压抑的氛围，大家都很年轻，交流起来特别方便，氛围特别好。 工作氛围：轻松又自由 B站的工作氛围真的太棒了，拒绝奋斗逼文化和996，崇尚有效率的工作。弹性工作制，每月还有一天带薪休假，只要直属leader批准就...

RAG 是啥？RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，意思是 “ 检索增强生成 ” 。以前的 AI 模型知识有限，还可能答错或者答得不靠谱，而且企业用起来也不安全。RAG 就是来解决这些问题的！它能让 AI 在回答前先去 “ 图书馆 ” （知识库）搜资料，再给出答案。RAG 怎么干活？RAG 的工作流程简单来说就是三步走：你问我答：用户问问题，比如 “ 今天吃什么好？”，RAG 系统接收到了。翻书找答案：RAG 的 “ 小助手 ” 会飞快地在知识库里找相关资料，比如美食推荐、营养搭配之类的。整合输出：把找到的资料和问题混合在一起，扔进大模型里加工，生成一个超棒的答案，比如 “ 今天你可以试试清蒸鲈鱼，肉嫩味美，还很营养哦！”。RAG 的核心组件RAG 主要有两个核心组件：检索器（Retriever）：就像在图书馆里负责找书的管理员，能在知识库里快速定位到相关资料。生成器（Generator）：拿到资料后，它就像个作家，把资料和问题结合，生成最终的回答。RAG 跟其他技术比有啥厉害之处？对比直接用大模型 API 或者微调，RAG 有这些牛 X 的地方：知识更新快：知识库能实时更新，AI 就能立马掌握新知识，不用重新训练，省时省力。省钱省心：不用大规模重新训练模型，成本大大降低。不会忘事儿：不会像微调那样，在没训练过的任务上表现不好，稳稳地保留了模型的通用能力。不过呢，RAG 也有点小缺点，比如在特别需要深度理解和风格模仿的问题上，可能就没微调那么厉害。RAG 的关键环节和挑战文档切分（Chunking）：把文档切成合适的大小，就像切蛋糕一样，得找到那个完美的大小，不然可能影响检索效率。Embedding 模型选择：选对模型就像给汽车选发动机，直接决定向量表示的质量，影响后续的检索和生成效果。检索效果评估：得时刻监控检索的召回率和精确率，就像给检索系统做定期体检，有问题及时调整。向量数据库的作用：它是高效存储和检索向量表示的中流砥柱，就像给知识库装上了超级导航，能快速定位到相关信息。整体效果评估：要时不时对 RAG 系统来个全方位体检，从生成答案的准确性、相关性等方面打分，确保系统一直在线。

面试日期：05-21 面试时长：50mins 面试地点：腾讯会议 面试官没开摄像头 到底是研究院，感觉面试官就是一个做工程的老师，给我的压迫感很强   问实习项目   布局单位   浏览器缓存   Cookie, localStorage,sesisonStorage三者的区别   sessionStorage具体存在的周期，是在页面标签关闭就失效还是浏览器窗口关闭就失效   跨域   又问项目   hooks常用有哪些   具体问了useState,useEffect   useMemo和useEffect都依赖同一个state，数据发生变动二者的执行顺序是怎么样的   说一下你对React...