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...

拿到了字节和bilibili的意向还有一些在池子里泡着等待开奖啦

之前以为这种情况都是网上开玩笑的，现在真让我遇到了

面试官很好，很温柔1.自我介绍2.集合有哪些3.ArrayList和LinkedList的区别4.set和ArrayList的区别5.set的底层6.hashmap的底层7.jmm8.为什么要用redis9.用redis主要干什么10.reids过期策略11.惰性删除有什么问题12.定时删除为啥不把key全部扫描一遍，要只扫描一部分13.redis持久化机制14.redis淘汰策略15.redis zset 结合项目介绍16.kafka顺序消费17.单例模式18.工厂模式19.策略模式20.常用的linux命令21.反问算法：算术平方根（保留整数）中序遍历二叉树