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自我介绍+拷打项目+一点点八股（python、java、Linux操作系统）+两道场景题+手撕代码1、拷打项目为什么不用脚本实现账户密码登录而用‌Selenium模仿用户具体操作#牛客AI配图神器#Selenium自动获取网站cookie遇到http only问题你是怎么解决的request库调用是否经历过卡死pyqt中的信号槽机制，为什么一定要使用信号与槽，不使用会怎么样？为什么选择测开岗位2、八股装饰器的概念、可选参数和关键字参数什么时候用幂等是什么？为什么要设计幂等、幂等的初衷是什么？可以用什么手段来做幂等java的关键字volatile是什么linux里面怎么保存和修改文件3、场景题测试用例一个用来领取奖励的接口，奖励领取有前置条件，即需要完成一个任务后才可以领取，这个奖励每天晚上12点重置，一天只能领取一次。设计一个测试用例怎么测试接口层面，不是功能层面安全方面测试一个网页，有一个输入框、输入框内输入任意的代码，然后有一个执行的按钮，点击这个按钮后可以看到输入的代码是否执行成功。点击执行后，服务器真的会运行你提交的代码，你已经知道服务器上某个路径下面有一个文件，你需要拿到这个文件的内容，你要怎么做？4、手撕代码单向链表，升序排序、力扣148算术题给定x个数据框，每个数据框内填充n个数据，把所有数据用例测试一遍要遍历多少次？#软开人，说说你的烦心事#

理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点： 知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...