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 ...

要简历的不少，但没面😥同学都在实习，好焦虑😢

同学你好面试自我介绍吧。嗯 ，面试官好 ，我叫XXX，是杭州电子科技大学计算机科学与技术的学生。技术上我主攻 Java后端，熟悉 Java基础，并发编程，然后还会 redis MySQl等中间件，熟练使用 spring boot ， spring cloud ， spring ai等，在校期间我参与了直学通和绘镜两个项目，主要实现了跨断续播、优惠秒杀、 AI助手、任务调度、积分榜单等功能。 然后技术栈上主要是使用了 redis、消息队列等，我还自主经营了技术博客在 CSDN上分享 60多篇。阅读量达到 50,000+。嗯 ，你刚刚说用的 redis讲到你的 redis的理解呗嗯。嗯 ， red...