一、项目 1、Redis 全局唯一 ID，为什么生成这个 ID，这个 ID 的含义是什么（疯狂追问），这个 ID 有什么用（拷打追问：1、为什么不直接再 MySQL 中用自增 ID（因为我在 redis 中用的自增 ID 来唯一标识）） 2、你是如何解决 Redis 解决超卖的思路（Lua 脚本 + 预扣库存（消息队列）+ 乐观锁（乐观锁我回答可以用库存扣减大于 0、还可以用一个字段来标识这行数据来判断是否有并发同时扣减问题，然后就一直追问这个字段是什么）） 3、Redis 消息发送失败的处理方式 4、推送/拉取模式，为什么选择推模式（拷打，先说的用户少所以用推，追问粉丝量大怎么办，我说推拉结...

目标后端

也大大小小面了很多内部正在搞AI的公司，给大家分享一下我的面试题库！ 第一章：RAG 系统 Q1: 请解释 RAG 的工作原理。与直接对 LLM 进行微调相比，RAG 主要解决了什么问题？ RAG（Retrieval-Augmented Generation）的核心是"检索+生成"两阶段：先从外部知识库中检索与用户问题相关的文档片段，再将这些片段作为上下文拼入 prompt，让 LLM 基于检索到的信息生成回答。相比微调，RAG 的优势在于： ①知识可实时更新，不需要重新训练模型； ②可追溯来源，减少幻觉且便于审计； ③成本低，不需要 GPU 资源做训练； ④领域迁移方便，...