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...

就是觉得好漂亮，可能是配色？

测试的常见类型有哪些？看你用了部署ai，请问你用它干了什么？你在测试当中是怎么利用ai的？缺陷的生命周期？数据库断言解释一下？如何分析sql语句？你的自动化测试框架相比postman、apifox有什么优点？有用过openclaw吗？详细说一下遇见一个问题不确定是不是bug该怎么办？自己的职业规划？能实习多久？你手上有多少offer了？投简历的时候是只投杭州还是北上广深都投？为什么选择杭州？二面一个男的面试的，答得一般化，这个面试官有点注重ai的使用，面了15min，在问到你在测试当中如何利用ai的时候回答的不太好，面试官说了就这些吗？感觉要挂#牛客AI配图神器#