1. hashmap底层原理2. hashset与Treeset3. 自动拆箱和自动装箱4. equals和hashcode（），不重写hashcode会怎么样5. 项目中使用了validation做参数校验，说说底层原理6. 项目中使用了agent智能体，用来做什么的7. 反射8. Rag有什么作用9. 遇到多个文件需要存放到rag，怎么解决10. 平时如何学习新知识的11. 反问面完面试官口头给了offer，因为工作内容是给ai写的代码进行评分和review，没去

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛

求内推

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...