一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...

在牛客上投简历，被20人小厂给拒了，简历都没过筛😭😭😭。大佬们，求求给一些简历优化建议，推荐再塞个 ai吗(之前有做过很简单的rag)？还有就是我们教研室有一个项目，但是他是主要核心在spark，flink，模型，后端都是统计，增删改查之类的。大佬们，这个推荐我写吗？

唉没招了，大厂全是这种吗，双飞真没机会呀！！！

前端新的面试题又来咯拖拽与 DOM问题 1：拖拽过程中，如果原本的元素消失了，onDrop 还能触发么？具体表现是什么？答案： 能触发。onDrop 事件会在放置的目标元素上触发。具体表现是：拖拽源元素在拖拽过程中被移除（如设置为 display: none 或从 DOM 中删除），只要鼠标在有效的放置目标上释放，onDrop 仍会触发。但是，event.dataTransfer 对象中关于拖拽源的数据可能变得不可靠或丢失。问题 2：如何改变拖拽预览图？答案： 使用 DataTransfer.setDragImage() 方法。 element.addEventListener('dragst...