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你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

手子开的挺高，不错呢，白菜也是真白菜🥬

一面：项目细节略 实习细节略自我介绍那个 Redis 跟数据库里面的一致性是怎么保障这种。那 Redis 里面除了 zset 还有哪些数据结构？像 zset 的话，它底层数据结构是怎么实现的？你觉得跳表有什么优点吗？那你觉得它有不足吗？刚才说了这么多优点。诶，那为什么 b 加树？刚才提到 b 加树的话，为什么听上去？听你的意思应该是更加适合于磁盘IO，对吧嗯？对的，这个原因是什么诶，刚才你提到其实他叶子的节点会有一个链表，是吧？这个设计的原因是什么？这个向量数据库你觉得跟普通数据库相比的话，它主要是解决什么问题？RAG是怎么做分段的。MCP 是有接触过吗？诶，你觉得我们发散一点，你觉得 MCP...