40min全程项目拷打，追着一个点问到底。面完半小时流程结束挑一个项目讲技术上挑战性（说了sql优化）有没有用到什么工具（说了explain命令，type、key、key_len这些关键字段）索引查询会不会回表（答主键索引不回表，二级索引且非覆盖索引回表）sql优化有没有考虑加索引线上服务运行时对数据库直接加索引会有什么影响吗?（汗流浃背了开始系统实际用户有多少，访问量使用redis缓存+mysql持久化是否有必要redis的string数据结构，跟c++的string比有什么区别（只记得java的，说了java的string）有用过c++吗如何监测物联网设备是否存活，设备出故障了怎么...

先说好消息！！！海投一个月，今天！终于！正式！收到！offer 啦！还是美团！开心！我美团走的是官网上暑期转正的校招实习，笔试过了，就面了两次！！然后就收到offer了！！嘿嘿嘿！然后就是字节，字节我现在是在等三面（hr面），投的就是日常实习，之前反馈都还挺好的，说这两天就会给我通知三面。再然后就是这话现在说虽然有点早，但如果字节幸运也拿下的话，两个offer要怎么选，我还有点迷茫，我实习经历比较少，到现在为止就去过小红书，是做的社区板块的内容运营，这次也是想要积累一些不一样的经验，大佬们帮忙看看这样的话去哪个好，对未来比较有帮助呀这一个月又是暑期实习投递面试又是准备毕业论文开题真的心力交瘁，总算有个好结果！！先谢谢看我的帖子，希望大家能帮忙给些建议，最后好运传递给大家！！#求助offer选择##春招##秋招##实习##互联网大厂##大厂实习##ATMD##美团##抖音#

检索增强生成(RAG)实践：基于LlamaIndex和Qwen1.5搭建智能问答系统 什么是 RAG LLM 会产生误导性的 “幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。 正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-Augmented Generation，RAG）应时而生，成为 AI 时代的一大趋势。RAG 通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，极大地提升了内容的准确性和相关性。RAG 有效地缓解了幻觉问题，提高了知识更新的速度，并增强了内容生成的可追溯性...

字节一二三面结果出的都很快，三面之后收到了感谢信，这个岗位的信息也一直不在官网的流程中显示，正常吗