谁说世界赛没有让二追三，如果没有就打破他！

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...

双非要怎么才能找到工作😰好焦虑😭😭😭😭

timeline过年前就约的年后三月份的面试2026 3.05 一面2026 3.10 二面（挂）2026 3.13 二面2026 3.16 hr面2026 3.19 口头oc2026 3.20 offer两道手撕无重复字符最长子串数组中能组成小于n的最大数字记录一下 不多写什么了 同时也感谢平台上以前发面经的佬们记录的一些手撕题目 刷一刷颇有成长

自我介绍RAG 的流程RAG 的优势怎么识别大模型的幻觉？减少大模型幻觉的措施有哪些？用了 RAG 以后，大模型就一定不出幻觉了吗？怎么排查？怎么确保 RAG 检索到的文档块一定是想要的？MCP 的概念怎么写好提示词？未来的升学规划？反问