分享6月12日计算机社招招聘信息，持续更新

一些自己在网上搜刮的面经题目路过的牛爷爷可以试着答一答，附上自己的答案，如果有更好的答案也可以拷打我，如果有别的比较好的题目也可以评论里发一发。 如何评估 RAG 效果？指标是什么？ 分层评估：  检索质量评估：看如HitRate（命中率），Recall（召回率）等指标 生成质量评估：看如相关性（是否切题）、忠诚度（生成是否基于检索内容生成）、完整性（生成答案是否完整） 用户满意度测评：答案是否满意，检索速度够不够块。  RAG 和微调怎么取舍？ RAG适合更新频率高，存在隐私数据以及需要可解性性要求高需要稳定输出的场景。 微调适合需要特定规则以及语气的使用场景。 这两个技术在大部分场景下都不...

家人们我真的绷不住了。投了个国企，HR 第二天就加我微信，问得那叫一个细——本硕、籍贯、家里几口人、爸妈干啥的，差点把我祖宗十八代查了。问完一句："OK同学，等通知。"等。等了两周，一点动静没有。我寻思流程不能这么慢吧，鼓起勇气想问问进度。打开对话框打字、点发送——"消息已发出，但被对方拒收。"我？？？她把我删了？我都还没面试呢姐，你删我干啥？我哪儿得罪你了？后来听人说他们早就内招好了，HR 加人就是走流程，最后统一清场。合着我连个绿叶都不算，我是道具更绝的是连封"未通过"邮件都不发，省纸是吧？

这会儿找工作是不是有点晚了啊

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...