1、RAG 里的幻觉怎么解决？RAG 幻觉一般来自三种情况：没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量，比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层，用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层，要让模型严格基于证据回答，证据不足就拒答，不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看，幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是：让系统在信息不足时学会克制，而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

我还记得入职那天的感觉。 工位上放着一台崭新的 MacBook，旁边贴着一张纸条，上面是导师的飞书号和一句话："先把开发环境搭好，有问题随时问。" 我花了大半天时间熟悉内部系统，光是权限申请就提了七八个。代码仓库拉下来的时候，我盯着屏幕上密密麻麻的目录结构，心里只有一个念头：这东西，我真的能看懂吗？ 导师叫阿宇，说话很快，但每次解释技术问题的时候会刻意慢下来。第一周的周会上，他让我旁听，不用发言。我坐在角落里，听着团队讨论服务拆分、链路追踪、降级策略，笔记本上记满了听不懂的术语。 "先别急，"阿宇说，"你先把这个模块的代码通读一遍，搞清楚数据流...