面试时出了没见过的hard题手撕怎么办

一上来两个面试官，给我整不会了，说为了节省时间，本来三轮技术面压缩。面试官1：自我介绍反射机制，哪些框架中用到了反射框架优点缺点concurrenthashmap怎么保证并发安全除了synchronized可以加锁还有什么锁synchronized和reentrantlock有什么区别线程池有哪些参数，参数怎么考量设置项目里哪些场景下使用了线程池，具体怎么设置参数的（这里我瞎说了，记不得哪里用，应该错了）为什么要定义线程池什么是聚簇索引什么是非聚簇索引覆盖索引怎么定位慢查询深分页了解吗，怎么优化？（这里我说了覆盖索引+子查询和游标法，但是游标法我不熟，面试官又追问我游标法具体怎么写，掉进陷阱了...

投boss已经投麻了，好多都是已读不回，找不到啥约面的机会，想求问一下各位大佬现在是继续找日常好，还是冲暑期好，找暑期我怕要求太高过不了面两个项目都是我问ai写的，求问大佬们还有啥需要改进的地方吗

现在才学到苍穹外卖，会不会太晚了TvT，在想能不能找小厂刷刷实习经历，这简历可以试着投吗？有人能指点一下吗，谢谢大佬

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...