请先做一个简单的自我介绍。挑一个你觉得做得最好的项目，详细介绍一下。你觉得这个项目里面最有挑战性的部分是哪一块？你在参考开源/现有方案的过程中，自己做了哪些改进？在开发过程中，有遇到过上下文过大的问题吗？怎么处理？你的长期记忆和短期记忆分别是怎么做的？你提到的“强约束信息”会不会越积越多？如果越来越多，你怎么处理？你简历里写了熟悉 MySQL，MySQL 在你的项目里主要用在哪些场景？具体讲一下你项目里的数据一致性场景。你说的最终一致性，具体是怎么实现的？如果消息发送失败了，这个任务到底算成功还是失败？在发送消息之前，你是不是还做了消息持久化之类的处理？具体流程是什么？Redis 扣库存成功之...

这个世界太疯狂了

😭

这个是5.11发的offer了,HR面和二面隔了10多天1. 自我介绍2. RAG 有没有解决大模型胡说八道的问题答案：RAG 只能缓解幻觉，不能彻底解决幻觉。RAG 的作用是把外部知识、业务文档、历史记录和实时数据作为上下文提供给模型，让模型减少依赖参数记忆。但如果召回错了、召回不全、chunk 切分不合理、rerank 排错、prompt 没约束好，模型仍然会基于错误证据生成错误答案。所以线上 RAG 不能只做“检索 + 拼 prompt + 生成”。必须做证据约束。比如在园区运维场景里，模型说“冷却塔水泵异常导致能耗升高”，就必须引用对应的告警记录、传感器曲线或历史工单。如果没有证据，只...