求大模型应用项目，目标java开发岗

#面试#  #秋招#  #春招#  #牛客创作赏金赛#  #产品经理#  #Ai产品经理# RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，通过检索相关文档来增强生成模型的能力。RAG的核心思想是在生成文本时，先检索与输入相关的文档，再基于这些文档生成回答。这种方法不仅依赖模型自身的知识，还能利用外部信息源，提升生成内容的准确性和丰富性。应用流程1. 输入处理：   - 用户输入问题或请求。   - 系统对输入进行预处理，如分词、去停用词等。2. 文档检索：   - 使用检索模型（如BM25、DPR）从外部文档库中查找与输入相关的文档。   - 检索模型根据输入与文档的相关性进行排序，返回最相关的文档。3. 生成回答：   - 将检索到的文档和用户输入一起输入生成模型（如GPT）。   - 生成模型结合输入和检索到的文档，生成最终回答。4. 输出结果：   - 系统将生成的回答返回给用户。   - 可根据需要提供检索到的文档作为参考。应用场景- 问答系统：通过检索外部文档生成更准确的回答。- 内容生成：在撰写文章或报告时，检索相关文献增强内容质量。- 客服系统：结合知识库生成更专业的回复。优势- 准确性：通过检索外部信息，减少模型生成错误。- 可解释性：提供检索到的文档，增强结果的可信度。- 灵活性：适用于多种任务，如问答、内容生成等。挑战- 检索质量：检索效果直接影响生成结果。- 计算资源：检索和生成过程需要大量计算资源。- 实时性：大规模文档库的检索可能影响响应速度。RAG技术通过结合检索和生成，提升了生成模型的性能，适用于多种应用场景，但也面临检索质量、计算资源和实时性等挑战。

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鼠鼠是某二本人工智能专业，目前大二下，才意识到要自学为就业准备。没有考公考研的打算，对ai和开发岗位感兴趣，目前只算入门了java，python和tensorflow框架。想请教各位大牛我的学历能找到对应岗位的工作吗，要学到什么程度才有竞争力呢？

线下面试，一面的时候没录音，只录了二面的，录音用AI润色了一下，已经挂了一、个人背景类请做一下自我介绍你现在是在北京临时过来？还是计划在北京找工作？为什么没在上一家公司转正？当时找工作没考虑找能转正的公司吗？你大学的具体位置。父母对你职业发展有什么期望？二、实习经历类7. 测试团队有多少人？工作强度如何？8. 实习期间最大的收获是什么？9. 公司主要业务方向是什么？10. 版本迭代周期是多久？测试人员能覆盖需求吗？11. 自动化测试覆盖率是多少？12. 遇到最困难的bug是什么？如何解决的？13. 测试流程规范吗？写过测试报告吗？14. 与开发意见不一致时如何处理？三、技术能力类15. 为什么...