RAG 是啥？RAG，全称 Retrieval-Augmented Generation，意思是 “ 检索增强生成 ” 。以前的 AI 模型知识有限，还可能答错或者答得不靠谱，而且企业用起来也不安全。RAG 就是来解决这些问题的！它能让 AI 在回答前先去 “ 图书馆 ” （知识库）搜资料，再给出答案。RAG 怎么干活？RAG 的工作流程简单来说就是三步走：你问我答：用户问问题，比如 “ 今天吃什么好？”，RAG 系统接收到了。翻书找答案：RAG 的 “ 小助手 ” 会飞快地在知识库里找相关资料，比如美食推荐、营养搭配之类的。整合输出：把找到的资料和问题混合在一起，扔进大模型里加工，生成一个超棒的答案，比如 “ 今天你可以试试清蒸鲈鱼，肉嫩味美，还很营养哦！”。RAG 的核心组件RAG 主要有两个核心组件：检索器（Retriever）：就像在图书馆里负责找书的管理员，能在知识库里快速定位到相关资料。生成器（Generator）：拿到资料后，它就像个作家，把资料和问题结合，生成最终的回答。RAG 跟其他技术比有啥厉害之处？对比直接用大模型 API 或者微调，RAG 有这些牛 X 的地方：知识更新快：知识库能实时更新，AI 就能立马掌握新知识，不用重新训练，省时省力。省钱省心：不用大规模重新训练模型，成本大大降低。不会忘事儿：不会像微调那样，在没训练过的任务上表现不好，稳稳地保留了模型的通用能力。不过呢，RAG 也有点小缺点，比如在特别需要深度理解和风格模仿的问题上，可能就没微调那么厉害。RAG 的关键环节和挑战文档切分（Chunking）：把文档切成合适的大小，就像切蛋糕一样，得找到那个完美的大小，不然可能影响检索效率。Embedding 模型选择：选对模型就像给汽车选发动机，直接决定向量表示的质量，影响后续的检索和生成效果。检索效果评估：得时刻监控检索的召回率和精确率，就像给检索系统做定期体检，有问题及时调整。向量数据库的作用：它是高效存储和检索向量表示的中流砥柱，就像给知识库装上了超级导航，能快速定位到相关信息。整体效果评估：要时不时对 RAG 系统来个全方位体检，从生成答案的准确性、相关性等方面打分，确保系统一直在线。

哎，好不容易被捞起来，结果是kpi，虽然知道肯定是kpi，30分钟，面试官感觉多待一分钟都不愿意，没反问，但是被kpi了还是挺难受的。八股先介绍了下部门自我介绍1. 阻塞队列的原理（简历上写的，看了好几遍还是背不到）2. 链表与数组的区别3. 优先队列的原理4. 你怎么压测的（简历上的）5. ThreadLocal 底层原理6. 场景题：问一个视频字幕（给一个start time，一个end time）怎么快速找到对应字幕？（我说用Treemap，然后问用什么做key，我说用start time）手撕其实也算不上手撕就口头说思路********拓展问了怎么查找一个数是否在合并后的区间（答了二分...

两道代码题第一道统计质因数，优化方法，埃氏筛，dp第二道业务题，金额用int写给面试官整笑了评价是刷hot100给脑子刷废了，随便一个非hot100笔试都压力暴大

本统计结果来源于对 Spring 框架面试真题中高频关键词的分析，展示了在实际技术面试（尤其是 Java 后端开发、架构师等岗位）中考察频率较高的知识点。通过对这些关键词的深入理解，可以帮助你更有针对性地准备 Spring 相关的面试内容。🔍 一、高频关键词解析（Top 5）📌 1. AOP（面向切面编程）占比：21.70%（排名第一）说明：AOP 是 Spring 的核心特性之一，常用于日志记录、权限控制、事务管理等横切关注点的处理。建议重点掌握内容： AOP 的基本概念（切面、连接点、通知类型）动态代理机制（JDK 动态代理 vs CGLIB）注解实现 AOP（@Aspect、@Aro...