大模型应用开发一面面经
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本篇目录
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- 项目拷打
2.实习拷打 - 数据收集和处理,使用Grpah-Rag的优势,本项目中Grpah的作用。
- 训练数据的构建细节
- 遇到数据内容冲突时应该如何处理?
- Rec、MRR、Acc等常见检索指标。
- 除了LLM as a Judge,还有什么方法评测回答的效果?
- 当不同的专家对同一回答评分方差很大时应该怎么解决?
- 在校内的科研/实践经历。
- 常见的Agent和Memory管理的范式。
- 遇到的印象最深/工作量最多的实际工程编码问题。
本篇目录
当前问题0110
- 01
数据收集和处理,使用Grpah-Rag的优势,本项目中Grpah的作用。
- 02
训练数据的构建细节
- 03
遇到数据内容冲突时应该如何处理?
- 04
Rec、MRR、Acc等常见检索指标。
- 05
Rec、MRR、Acc等常见检索指标。
- 06
除了LLM as a Judge,还有什么方法评测回答的效果?
- 07
当不同的专家对同一回答评分方差很大时应该怎么解决?
- 08
在校内的科研/实践经历。
- 09
常见的Agent和Memory管理的范式。
- 10
遇到的印象最深/工作量最多的实际工程编码问题。