腾讯搜索推荐算法一二面
1.自我介绍
2.讲实习项目，问了下多路召回合并的问题，怎么做的小流量ab实验，每路召回占比怎么确定。
3.召回命中率怎么算的，怎么确认漏召的商品。反复盘问了很多细节上的东西
4.讲了下另一个rag项目（做的不咋样）
5.知识库的大小和结构
6.扣了很多细节，觉得我做的太简单了，问我为什么不用大模型来微调（我说没资源）
7.怎么微调的嵌入模型，负样本选择，rag里还可以怎么来微调
8.如果现在用大模型让你重新做一遍你会怎么做，整个过程
9.rag中，检索完用query和文档片段输入进大模型生成答案，在这里还有什么效果更好的方法？
10.rag相比于微调解决什么问题
11.做了两道mid题
二面全程40分钟
二面没有任何的八股和做题，只有对我实习的一个深挖，问的很细，展开问了特别多，个人觉得答的一般
然后就到hr面了，但估计还有三面的
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