汉得IT咨询顾问数据分析方向-终面

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

今日首蚌，真的很难绷住

一面介绍一下SSR和SSGSSR为什么能够减少渲染时间SSR的缺点介绍一下PrismaPrisma如何解决sql注入问题介绍一下浏览器缓存（协商、强制缓存）项目技术难点后端服务器是怎么维护的如何解决这个难点JS-正则表达式JS-Event Loopasync-await微任务还有哪些？深拷贝实现今年突破最大的三个AI产品用cursor吗？Agent模式？其他的……Vue和React区别React17、18、19之间的区别全栈——SSR一定一定要搞清楚，两次大厂面试都是挂在这里工程题：手写深度拷贝 + Promise输出判定