在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

boss投了200+，没一个约面的，日常实习这么难找吗，大佬们说说是简历问题还是什么😭

快手前端面试一、面试核心考点（全覆盖）双 Token 无感登录（全程重点）RefreshToken 过期处理微服务鉴权架构：网关 / 登录中台 / 业务服务现场手写：秒数转时分秒 + 开始倒计时 + 复位二、每道题标准答案（可直接复用）1. 双 Token 无感登录实现登录返回 AccessToken（短） + RefreshToken（长）前端请求携带 AccessToken过期由服务端 / 网关返回 401前端自动用 RefreshToken 刷新，成功则重试接口，用户无感前端不判断过期，只做携带、刷新、重试2. RefreshToken 也过期怎么处理响应拦截器统一捕获清空 Token、...