今天参加招联金融（广州场）一面的有收到复试通知吗？

1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...

暑期实习投了十几天，能投的都投了，一个面试没有，pdd，快手，小米直接挂，不然一直都泡池子，简历还能怎么改进吗，后端还是太卷了

求求鹅收了我吧，其他公司全是一面挂，心态已崩，有没有人知道录用评估要多久，至今 hr 没有加我微信4.2 更新 ，已收到 offer，爱鹅信鹅等鹅timeline：3.13 一面3.18 二面3.31 hr 面 云证4.2 offer

1、业务表现服务不可用，转圈圈2、上日志Redisson + Netty 堆内存溢出（OOM）问题完整解决方案你遇到的核心错误是：Java 堆内存不足，且溢出发生在 Redisson 编码发送 Redis 命令 的阶段（Netty 编码器），这是典型的大对象 / 大批量命令 / 内存配置不足导致的 OOM。先给你最关键的结论：这个 OOM 不是普通的内存泄漏，90% 是因为你一次性往 Redis 发送了超大数据 / 批量命令，或者 JVM 堆内存配置太小，Redisson 编码时直接撑爆了堆。一、快速定位根因（3 个最常见原因）结合你的日志（CommandEncoder/CommandBatc...