页面加载中…
搜索中文正文和常见中英文技术词，按教程、项目、面试题筛选。
「RAG 引用溯源」找到 59 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…偏。你不需要先推完 Transformer 公式,也不需要把所有论文看一遍。应用岗面试更关心这些问题: 为什么通用大模型会编答案,RAG 怎么降低幻觉? 上下文窗口装不下时,切块、摘要、检索、记忆各自解决什么? Prompt、Function Calling、Agent、MCP 分别在哪一层? RAG 和微调怎么选,什么时候组合使用? 检索召回率、重排、引用溯源、离线评估为什么决定上线质量? 学习方式建议很朴素:每个概念先写一句人话定义,再写一个工程场景,最后找 2-3 道真…
匹配正文：…都重要,但日常问题完全不同。 维度 大模型算法岗 大模型应用开发岗 核心产出 更好的模型、训练策略、评估方法 可上线的大模型应用、RAG/Agent 系统、业务流程自动化 日常关键词 SFT、DPO、RLHF/GRPO、数据配比、loss、benchmark API、RAG、Agent、工具调用、检索、评估、延迟、成本 面试重点 数学基础、论文理解、训练细节、实验设计 项目深挖、系统设计、工程取舍、真题口述 简历筛选 硕博、论文、竞赛、模型训练经历加分明显 工程经验、项目深度…
匹配正文：…量检索怎么融合? RRF 的 k 怎么解释? 晚些 做评估集和错误分类 Recall@k、MRR、答案正确率怎么量化? 发布前 加引用溯源、拒答、权限过滤 没依据时怎么拒答? 不同用户能不能看到同一份文档? RAG 很适合后端转型,因为它一半是数据管线和服务系统,一半是模型行为。站内的RAG 智能问答系统就是按这个链路设计的:从文档处理到检索、重排、记忆、引用、评估一步步补齐。 如果你简历里只有“基于 LangChain 搭建知识库问答”,会很薄。把它升级成“构建保险知识库 …
学习内容与项目面试，在同一条路上。