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MySQL的查询性能瓶颈大多集中在where条件的执行效率上，where条件决定了查询的过滤逻辑和数据扫描范围，合理优化where条件能显著减少扫描行数、提升查询速度。以下从索引使用、条件写法、无效查询规避、高级优化技巧四个维度，详细讲解where条件的优化方法，结合实操场景说明，确保可落地、易执行。一、核心优化：充分利用索引（重中之重）索引是where条件优化的核心，其本质是通过预设的有序结构，避免全表扫描，快速定位符合条件的数据。优化的关键的是让where条件中的字段命中...

这个写的很垃圾吗

我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...