1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...

1.arthas具体使用的指令还记得吗？他还能解决什么问题？2.Redis如果内存满了，再查数据或者写数据会怎么办3.spring项目在启动的时候如何进行一些初始化操作4.线程池的队列有哪些？然后如果核心线程数满了，那该怎么办？5.Redis的3种集群模式回答的还不够清楚，尤其是哨兵模式，哨兵具体是如何监控的6.elasticsearch, 如果我要更新某个字段，但是字段又太多，我就不能去删除再添加，有没有其他的方式?7.Hashmap的查询效率和插入效率，还有的话treemap有什么特性，讲解一下8.elasticsearch的查询构造条件，master和另一个的区别?9.如何保证线程的有序执行；那你说说countDownlunch底层原理是什么？10.synchornized包裹一个代码块，代码块外面的线程都想执行这个代码块，你觉得他们是随机争抢吗？11.分布式事务一致性，你觉得XA模式和TCC模式有啥区别？12.项目里消息扣减库存如果数据库层面失败了，比如数据库宕机了该怎么解决？13.如果你这个项目做成全国性的大型项目，你觉得哪些地方还要完善？14.说一下RAG的原理和流程吧；15.平时怎么用AI辅助编程的？有在Trae或者Cursor去配置吗？16.jdk各版本有什么新特性？17.controller和RestController注解有什么区别？

最近面试的次数比较多，抽取了finrpa项目的相关面经分享给大家，我面试的公司主要以中厂/Ai初创为主，对大厂选手的参考价值可能比较有限，希望能对大家有所帮助。岗位方向：AI 应用开发 / AI Agent 方向项目背景：基于 Skyvern 二次开发的金融级浏览器自动化平台，面向银行、保险、证券机构，覆盖多租户权限、合规审批、风控审计等企业级能力。技术栈：Python 3.11 / FastAPI / SQLAlchemy 2.0 / PostgreSQL / Redis / React 18 / Docker Compose一、自我介绍 & 项目介绍Q1：简单介绍一下你自己和这个项...

1.自我介绍2.简单问了项目3.== euqals4.String 比较的是啥4.Springboot配置文件5.Springcloud 网关作用6.三大范式7.有哪些索引8怎么解决慢查询9.开启慢查询日志的命令10.expailn11.springmvc执行流程12.mybatis的分页13.mq有哪些组件14.redis的数据会一直存在吗15.拆了多少微服务16.配置文件都写在哪了 比如mysql的17.用xxljob做了什么，用过其他定时任务吗18.进程与线程19.线程池参数20.怎么部署的项目21.docker相关问题，需要更新镜像版本的时候怎么做22.前端了解多少23cookie和session24.http状态码25.反问回答了大概70-80% 面试官也基本点到为止