先简单做个自我介绍。你现在还在实习吗？说一下你实习时候的工作。这几项工作都是你独立做的吗？你主要负责哪一个？RAG和传统搜索有什么区别？为什么不直接用关键词检索？举个例子，智能体和大模型怎么交互、协同？工作流程是什么？检索这块你做过效果上的优化吗？有具体的优化案例吗？从效果不好到变好的过程。怎么保证积分可靠性，防止多扣/多增？分布式锁原理大概是什么？SETNX 的功能是什么？加锁后进程异常退出，锁泄露怎么办？介绍一下 Spring AI 这个框架。是用 workflow 方式搭建的 agent 吗？用 Spring AI 写一个 agent 的过程大概是什么样的？整个过程完全是大模型自己决策吗...

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

1. 什么是生成式大模型？生成式大模型，就是在海量数据上训练出来，能够根据输入内容继续生成文本、代码、摘要、问答结果的一类模型。它不是去数据库里“查原句”，而是根据上下文，一个 token 一个 token 往后预测，所以它能生成新的内容。现在主流大模型大多是 Transformer 架构，尤其是 Decoder-only 这一类。因为这种结构天然适合做连续生成，训练目标和推理方式也比较统一。常见的生成式大模型有 GPT、LLaMA、Qwen、ChatGLM、DeepSeek 这些。2. 大模型为什么生成的文本能比较丰富，不会特别死板？核心原因有两个，一个是训练数据足够大，另一个是推理时不会每...