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 ...

我不上课，我要实习😡，这约面是真难啊，投了4天了就约到两个，一个笔试，一个面试

找实习一个星期了，打招呼100，就2个要简历的，不知道是不是学历问题还是技术栈还不够，打算学下小程序，有点焦虑了

自我介绍MyNews项目是在快手实习期间的工作还是课余项目？该项目是基于开源项目改造的吗？具体做了哪些改造？MVP、MVC、MVVM 架构的区别是什么？MVP 架构相比 MVC 架构的优势是什么？为什么选择将项目重构为 MVP 架构？如何得出 Glide 图片加载性能提升 50% 的结论？Glide 除了缓存之外，还有哪些优化图片加载效率的方式？快手实习期间主要做了哪些工作？反编译抖音源码使用了什么工具？反编译过程中遇到了哪些混淆问题？如何解决？网络抓包时如何破解抖音的证书校验问题？抓包获取的抖音网络请求中，哪些信息对快手性能优化有帮助？抖音的 Protobuf 序列化格式相比 JSON 有什...