1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

本人用过caude code（不是很熟练)，但是平时ai coding比较少，主要是java后端，求助大佬，我应该从哪些方面准备面试呢，还有一个星期准备时间ps:一面过引流:字节，美团，腾讯，拼多多，小米，京东，转转，理想，快手，百度。

实习最后一周，转正面试挂了。评委说"综合能力还差一点"。我走出会议室的时候脑子是空的，三个月白干的感觉。师父把我拉到茶水间，没安慰我，只是说："你那个小工具是你自己从零做出来的吧，我都看过，能力没问题。这次挂了不代表什么。"他把他之前在某厂的内推码发给我："春招别怂，投。"昨天春招开奖，我拿了那个厂的offer。薪资比原来的转正待遇还高20%！！我给师父发了条消息："师父，我上岸了。"他回了个"牛"。就一个字。但我看了很久。谢谢我的老大哥，你是我的贵人

本文按公司归类 AI 方向高频考察问题 + 面试要点。   字节 常考方向:题量大、节奏快;项目深挖 + 八股 + 手撕几乎必考;Agent / AI Coding / 大模型方向最近一年高频。 高频面试题: 项目深挖 / 简历  介绍一下你做过的最有挑战的 AI 项目  思路:选 1 个有 AI 含量(不是套壳)、有指标、有踩坑的项目；按「业务背景→技术方案→关键难点→指标」4 段讲,控制 2-3 分钟。   这个项目的核心难点是什么  思路:抓「非确定性」难点(评估难/数据难/对齐难/部署难),不要泛泛说「工程量大」。   选型为什么是这个方案?对比过哪些  思路:至少列 2 个候选方案 ...