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前端新的面试题又来咯拖拽与 DOM问题 1：拖拽过程中，如果原本的元素消失了，onDrop 还能触发么？具体表现是什么？答案： 能触发。onDrop 事件会在放置的目标元素上触发。具体表现是：拖拽源元素在拖拽过程中被移除（如设置为 display: none 或从 DOM 中删除），只要鼠标在有效的放置目标上释放，onDrop 仍会触发。但是，event.dataTransfer 对象中关于拖拽源的数据可能变得不可靠或丢失。问题 2：如何改变拖拽预览图？答案： 使用 DataTransfer.setDragImage() 方法。 element.addEventListener('dragst...

我请问呢

记得上次找日常实习从投递到最后offer总共花了51天这次暑期也是惊人的相似，从开始投递到offer也是花了51天暑期总结蚂蚁3月20一面挂阿里所有意向简历挂美团3月18一面挂字节3月17投递3月23一面3月27二面3月30三面，三天后挂+转岗4月10从二面复活4月17三面4月20offer快手4月1日一面4月13日二面4月20hr面百度4月11日一面4月14日二面4月17日三面这回教训就是以后不要在职面试了，实在太累+心态不稳，一开始想着就算没有公司要还能在现在公司赖着，最后活也不想干，面试也不想面感谢字节收留了，听说强度不小（早10晚10），好在base在广州，希望顶住😥😥

一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...