聊项目使用本地缓存场景缓存逻辑过期设计本地缓存和redis缓存一致性如何实现讲一讲CAP布隆过滤器RAG的文档切片CompletableFuture优势对ai coding的看法无手撕，30min面完。

大家帮我看一下我的简历，真是没招了，2026听劝版~

…… 标题党了，对不起各位牛爷爷了，请问各位简历有没有要优化的

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...