说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...

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应聘了很多家公司，基本上都是小微企业，双非真的无缘大厂吗？哪位大佬帮我看看简历啊？！

整体流程图通过该工程你可以学习到什么？把这个 Bootloader 工程 吃透，代码量不大，但知识点极其密集。学完就能直接写进简历。启动流程与向量表重定位知识点：上电顺序、MSP、Reset_Handler、VTOR代码：LOAD_A() + SCB->VTOR = 0x08007000迁移：可以根据需要“双程序”场景（OTA、双备份、A/B 分区）去改编该工程，适配不同的情景链接脚本与分散加载知识点：.bin 必须和 IROM1 起始地址一致，否则跳转瞬间 HardFault代码：Keil 里 0x08007000 + --first=__Vectors迁移：GD32、HK32、MM3...