1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...

两段实习……春招好冷淡啊，投了一大堆，约面俩，都过了十多天没动静，其它也没动静，boss已读不回哎，怎么办啊，焦虑死了……

如题，八股现在背了一半，hot在刷2遍了，但是好多忘了喵，现在打算边投遍复习了，简历还有要修改的吗？求狠狠拷打喵！！！！

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花雪花算法（Snowflake）时钟回拨的核心成因是系统时间倒退（NTP校准、虚拟机恢复、手动调时等），导致新ID时间戳小于历史时间戳，引发ID重复。主流解决方案按从基础到终极分层，兼顾可用性与唯一性，核心策略如下：一、基础方案：等待时钟追平（最常用、生产首选）核心原理检测到回拨时，主动休眠等待系统时间追上历史时间戳，再继续生成ID，零风险保证唯一。实现逻辑记录lastTimestamp（上次生成ID的时间戳）生成新ID时，对比currentTimestamp与lastTime...