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派聪明 RAG 真实面经参考,已累计 27 家,700 道题目(不断更新中)
包括阿里、三七互娱、美团、美的、顺丰、天翼云、招银网络、传音控股、Oppo、得物、字节、菜鸟、讯飞、百度、虾皮、合合信息、腾讯、小红书、快手等各大公司针对派聪明 RAG 项目的面试题
✅派聪明 RAG 知识库检索面试题预测,覆盖 ElasticSearch 的 KNN 和 BM25
其次还包括topK、混合检索、质量评估、接口优化、embedding、索引、而不是直接用FAISS、ElasticSearch 性能瓶颈等问题
派聪明 RAG 项目发布俩月,已成功帮助 1400+ 球友拿到 offer
在大模型席卷全球的今天,掌握主流 Java 技术栈和 AI 工程化能力已成为学生党和工作党在求职中脱颖而出的关键。在阿里实习的球友直言,现在没有 RAG 简历都过不去,有关 AI 大模型的项目现在真的非常吃香。并且部门的 HR 也说了,要招聘懂点大模型的人。
✅派聪明 RAG 聊天助手面试题预测,针对 WebSocket 和 prompt
当前端用户开始一次对话时,浏览器会通过 WebSocket 与后端建立一个长连接。这是一种双向的、长时间保持的连接,非常适合实时交互的场景,比如流式响应、打字机效果。
✅派聪明 RAG 知识库的Prompt设计
在派聪明里,Prompt 不只是“几句话”,而是驱动 RAG 效果的契约。 ● 设得好 → 回答精准、引用清晰、成本可控 ● 设不好 → 幻觉、跑题、合规风险 通过结构化模板 + 配置化管理 + 动态检索整合的方案,派聪明既保证了企业知识问答的严谨性,也为后续多场景扩展和指标驱动的 Prompt 调优奠定了基础。