本统计结果来源于 八股精网站，提供了关于Hive面试题目的关键词分布情况，可以帮助求职者了解在准备Hive相关职位时应重点关注的知识领域。以下是基于这些统计数据的详细解读和复习建议。🔍 关键词解析（Top 5）📌 1. 外部表 & 内部表占比：各4.10%重要性：理解Hive内部表和外部表的区别对于数据管理至关重要。复习建议： 掌握两者的主要差异，如数据存储位置、删除行为等。熟悉创建和使用这两种表的SQL语法及最佳实践。📌 2. Hive SQL占比：4.10%重要性：Hive SQL是处理大数据集的核心工具。复习建议： 学习基本查询语句，包括SELECT、INSERT、JOIN...

投了十天0面试，是简历有问题吗

想找个暑期实习，竞赛为0，项目经历不想太难看所以抠了个结课作业上去。刚开始看实习也不知道投什么方向

一、RAG（检索增强生成）基础与优化方向RAG是一种结合检索与语言模型生成的技术，核心流程包括：数据收集：将数据分块、生成向量嵌入并存储到数据库；推理过程：根据用户查询检索相关文档，结合提示生成回答。文章提出RAG优化的4个关键方向：分块方法、嵌入模型、向量搜索策略、提示工程，并通过实验验证效果。二、4种优化策略及实验验证分块方法优化目标：平衡块大小，避免过小（丢失上下文）或过大（检索冗余）。实验：尝试“父文档检索器”，同时检索相关片段及其父文档以保留上下文，但结果显示性能下降（如上下文召回率降低），需进一步调整分块逻辑。嵌入模型选择对比：DPR（密集 Passage 检索模型）和Senten...