JavaHashMap 的 put 流程synchronized 与自旋锁的区别一个线程等待多个线程使用什么来实现数据库为什么索引能提高检索速度联合索引失效场景，为什么失效Redis缓存击穿、穿透、雪崩问题，如何解决项目 1Agent 对话链路的设计结构化记忆和长期记忆的内容上的区别模型幻觉或健康风险的规避措施数据来源，如何入库和召回的评测数据集怎么构造的答案打分设计项目 2介绍下项目图片上传流程如何保证上传链路中的文件完整性，确保用户上传的图片和 OSS 中最终存储的图片内容一致。如何保证其他用户无法通过破解接口，来获别人空间的数据如何避免越权访问双重缓存，如何保证数据一致性的AI 扩图有一...

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

github原来还有挂人的作用搞大模型真是能狠赚笔xxx在coding补课：一个普通的大厂前端实习，可以被包装成 AI Infra；一个并不算核心的工作内容，可以被描述成“关键项目负责人”；一个算不上核心的开源贡献，可以被渲染成项目核心 Maintainer网络上很多博主借助AI包装自己，卖课割韭菜的一堆，大家还是保持理智，有钱不如给AI

在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...