免责声明：以下内容是我语音输入，让我的 ChatGPT 总结整理的题解思路，仅做简单复盘分享，可能存在理解偏差。下面先给出四道题 相对标准化的题干描述。如果你只是想练习，可以先只看题干部分，不要往下翻题解。题目一：主播排序给定 N 个直播片段，每个片段包含以下信息：uid：主播编号A：指标 A（越大越好）B：指标 B（越大越好）T：时间（越早越好）index：输入顺序（越早越好）排序规则如下：A 越大越好若 A 相同，则 B 越大越好若 A,B 相同，则 T 越早越好若 A,B,T 都相同，则 index 越小越好现在需要：对于每个主播，只保留其 最优的一个直播片段使用每个主播的最优片段对 主...

总时长35分钟，无手撕，感觉遇到KPI面了，唉35分钟一直在问实习，八股就问了下面的1.redis与数据库的缓存一致性2.redis的zset数据结构3.redis的两个持久化机制4.分布式cap理论5.什么时候ap，什么时候cp6.进程线程协程问怎么没手撕，说一面撕过了，业务是应用宝游戏商城，后面过了还有一面技术面，问面试表现，说挺顺的，可以再关注一下运维数据，然后问转go有难度嘛，就结束了

1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...