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...

为什么这么短时间有这么多人，之前看面经不是有40多分钟吗😅

 应该是挂了，哎

对于 Java 程序员而言，项目是简历与面试的核心竞争力。仅停留在 CRUD 或 Demo 级项目，很难体现工程化能力与架构思维。“黑马点评” 这个项目相信对于很多人来说并不陌生，甚至它是很多人开始学习 Java 语言的启蒙实战项目，也有不少人用它去面试，拿到了 Offer。它把“八股文”转化为可落地的工程方案：不背答案，直接在项目中应用与验证。黑马点评项目介绍黑马点评是“本地生活与商户运营”场景的综合实战项目，包含商户浏览与查询、优惠券发放与抢购、达人探店、好友关注、签到与 UV 统计等核心业务。围绕“高并发下的优惠券秒杀”与“热点查询”的真实问题，提供端到端的稳定性与一致性解决方案。黑马点...