京东备胎率，拒传闻京东第一批的offer已经发完？

呜呼，程序员危矣！ 你以为你在和AI竞争？错。你在和老板的幻想竞争。 并不是AI的能力真的完全取代程序员，而是让老板以为AI的能力真的可以完全取代程序员！ AI导致的程序员就业危机应该会比预期的还要更早、更猛烈，因为大众对AI的认知有点过于盲目和狂热了，你可能会暗自嘲笑别人啥都不懂，盲目夸大ai,但你别忘了，给你开工资的老板可能也是其中盲目的一员。 可笑吗？荒谬吗？但现实就是——给你发工资的人，可能连 prompt 是什么都搞不清，却敢决定你的去留。上意难测啊!上过班的都能听懂这句话吧

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

1、为什么引入父子索引，为什么引入 BM25，比例是怎样的，具体流程是什么，有没有 rerank父子索引主要是为了解决 切块后召回准，但是上下文不完整 的问题。如果文档直接按 300～500 token 切成小块做向量检索，确实更容易召回到具体答案，但很容易丢掉原文结构，比如标题、段落关系、表格上下文、前后约束条件。所以会把文档拆成两层：父块：保留完整语义单元，通常是 800～1500 token子块：用于召回，通常是 200～400 token检索时先搜子块，命中后回源到对应父块，再把父块内容喂给大模型。这样既保证召回精度，也保证上下文完整性。引入 BM25 是因为向量检索对语义相似比较敏感...