还愿牛客，感谢牛客~

1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

这种要去吗？

感觉面试官不是很尊重人，面试的过程中一直和旁边的人讲话，我说完了又过来问我已经说过的东西比较熟悉的技术栈是什么？实习期间做了什么工作？具体一点讲一下短链接项目讲一下分库分表怎么做的，为什么要分表，你的分片键用的什么？你消息队列如何实现幂等性处理的？如何保证消息只被消费一次？保证消息不会丢失？怎么用redis+lua脚本实现限流的？lua脚本为什么是原子性的？然后这时候开始说，看到很多人都是用的短链接项目如何实现点赞排行榜的？讲一下缓存三兄弟乐观锁如何保证不会超卖？这里说了半天，我说是通过先将库存缓存预热到redis中，然后先通过redis decrement命令去扣减缓存，如果库存小于0了就直...