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面试前夜，你是否也曾辗转反侧，脑海中反复演练着各种可能的场景？明明简历已经反复修改，专业技能也扎实掌握，但一想到第二天要面对素未谋面的面试官，心里还是会七上八下。最让人焦虑的，莫过于不知道面试官会问什么问题——万一问到自己没有准备过的怎么办？万一紧张到大脑一片空白怎么办？更糟的是，明明准备充分，却在某个关键问题上失言，错失了心仪的offer。其实，这些担忧并非你独有。根据调查，超过80%的求职者都表示，"不知道面试官会问什么"是他们最大的心理压力来源。那么，面试官到底常问哪些问题？又该如何从容应对，在关键时刻给出惊艳的回答呢？今天，我们就来全面盘点面试中最常遇到的问题，并提...

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总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...