1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

无实习加一般学历，求简历拷打

面试官问："用户 token 应该存在哪？"很多人脱口而出：localStorage。这个回答不能说错，但远称不上好答案。一个好答案，至少要说清三件事：有哪些常见存储方式，它们的优缺点是什么为什么大部分团队会从 localStorage 迁移到 HttpOnly Cookie实际项目里怎么落地、怎么权衡「安全 vs 成本」这篇文章就从这三点展开，顺便帮你把这道高频面试题吃透。三种存储方式，一张图看懂差异前端存 token，主流就三种：localStorage能不会不推荐存敏感数据普通 Cookie能会不推荐HttpOnly Cookie不能会推荐localStorage：用...