这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...

吓哭了，明天被面试塞满了

感觉还挺漂亮的github:https://github.com/daoge668/template28java后端求大佬拷打

不是在嘲讽你，是真的没用。技能栏写"熟练使用ChatGPT、Copilot、Claude"这种，跟写"熟练使用百度"一个级别。面试官不会因为这行字对你产生任何兴趣，因为这说明不了任何问题。真正能体现AI能力的只有一个地方：项目经历。而且得写清楚三件事——用了什么、解决了什么、结果是什么。举几个能过的写法："基于RAG搭建团队内部文档问答系统，使用LangChain+Chroma，将信息检索时间从平均15分钟缩短至30秒，减少重复答疑约200次/月。""引入Claude辅助Code Review，提前拦截命名不规范、边界条件缺...