1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

求各位牛爷爷指点

简单自我介绍一下你现在是大二还是大三？实习可以来上海吗？每周能实习多久？什么时候能来（4月或5月）？第一个线上书城项目是大作业还是什么？具体做了哪些事？讲讲整个项目最有技术难点或最能展现实力的一个点用Redis做缓存，具体针对什么热点数据？什么是热点数据？引入缓存后，怎么解决缓存和DB之间的一致性？讲讲实现缓存一致性的具体细节支付流程里用MQ做异步解耦，具体做了什么事情？核心响应降级讲讲如何保证扣库存的准确性？如果MQ出现堆积或异常消费不掉怎么办？Java的String为什么是不可变类型的？这么做的原因是什么？Java中ArrayList和LinkedList有什么区别？优缺点是什么？在浏览器...