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03-22 15:01
吉林农业大学 算法工程师
超聚变数字技术 AI Agent 开发一面
1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation,也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题,而是在回答之前,先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容,再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建,把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后,先做 query 改写或纠错,再去知识库召回相关片段,必要时做 rerank 重排,最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个:让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...
AI-Agent面试实战...
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03-19 16:20
门头沟学院 Java
Caffeine原理
ps:如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助,可以关注我,给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏;同时不要吝啬您的花花Caffeine是Java生态中性能顶尖的本地缓存库,对标Google Guava Cache并实现全面超越,主打高吞吐量、低延迟、超高缓存命中率,核心优势源于创新的淘汰算法、精细化并发设计和高效内存管控。它完美解决了传统LRU缓存污染、LFU内存开销大、新热点数据难留存的痛点,成为分布式系统、本地缓存场景的首选方案。一、底层存储架构:高效并发+低开销统计Caffeine没有重新造轮子,而是基于Java原生并发容器优化,搭配专用数据结构实现读写分离、无锁争抢,核心存储组件分为...
Redis基础
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03-21 10:10
浙江大学 算法工程师
CVTE C++ 软件开发 一面 面经
1. 自我介绍面试官您好,我叫XXX,本科/硕士就读于XX大学XX专业,主要技术方向是C++后台开发。在校期间做过XXX项目,主要负责XXX模块,用到了XXX技术栈。实习期间在XX公司做了XXX,主要解决了XXX问题。目前对网络编程、并发编程比较感兴趣,希望能在贵公司继续深耕这个方向。2. C++11 你用得比较多的特性有哪些?用得比较多的有以下几类:移动语义和右值引用:通过std::move避免不必要的深拷贝,在传递大对象时性能提升明显。智能指针:unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr,解决手动管理内存容易泄漏的问题。lambda表达式:配合STL算法或异步回调使用,代...
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