你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

最近我在GitHub找到了个AI项目，SpeakAI 智能语音助手。这个项目集成了语音识别、自然语言处理和语音合成技术，通过uniapp支持多端运行（微信小程序、H5、APP），功能上主要是ai语音，还支持音色偏好调节。它采用前后端分离，前端用uni-app（Vue3+Vite），后端是Java Spring Boot，语音处理用Python（TTS,whisper），数据库是MySQL。拿来学习也不错，可以试试手。

1.实习介绍2.算法题3.接受转Python和 Go吗?4.实习介绍5.为什么要使用redis，只是因为它快吗?6.使用 redis 会出现什么问题?7.说-下查询和更新的接口是如何做的?8.先更新数据库再删除缓存有什么问题?9.讲-下 MySQL和redis中索引的设计以及区别10.你说-下redis的key-value存储原理11.讲一下 java中的 hashmap是如何实现的底层原理是什么?

1.介绍简历的项目2.平常写项目的时候遇到的印象最深刻的问题3.线程同步的方法4.对线程 wait()方法的理解5.treemap和hashmap的区别6.对静态变量和实例变量的理解7.三次握手四次挥手8.http的请求有哪些，具体说post9.垃圾回收机制10.栈内存和堆内存11.对测开岗位的理解场景题:抖音的评论区，在输入框下面会有一个bar，里面会有一些简短的提示词，这些提示词根据其他用户的评论和视频内容自动生成，用户点击以后提示词会出现在评论编辑区，可进行二次编辑1.针对这个功能可以怎么测试2.一般会有四五个提示词，但是如果只出现了最多两个提示词，你觉得可能是哪里出了问题，会怎么排查算法题:滑动窗口，Ic3无重复最长字串反问