在 AI 应用的场景中，rag可以说是一项必备的技术，在智能客服，导购 agent，智能创作等有检索需求的场景都会使用到，所以这里结合一些实际的应用场景和大家做一些分享一，数据准备数据准备是 rag 整个流水线中非常重要的一环，所以在实际的生产场景中，也主要是看数据解析，以及使用不同的向量库落库的过程 文件解析（pdf，docx，txt，md）目前常见的文件解析，就是利用 Apache tika 等开源库做解析组件，但对于一些富文本的数据，比如有图片和表格的情况，就要借用 ocr 等辅助手段大表格处理表格是比较常见的数据类型之一，但是大表格解析通常会有一些问题比如在切块的时候如果每一行都作为 ...

投了一大堆的日常，全都在初筛😢😢😡😡😡😡

项目相关animation和animator的区别，在只有几个简单动画切换情况下哪种性能更好，为什么c++和c的区别智能指针，三者的区别，循环引用引用计数和弱引用计数存在哪里（shard-ptr的控制块中）指针和引用的区别引用传参传的是什么c++的内存模型全局变量存在哪动态多态实现原理虚函数表存在哪，虚函数表指针存在哪，虚函数表指针什么时候创建的多重继承下，派生类虚函数表情况c++编译过程模板在编译后在代码中是什么样子静态链接库和动态链接库的区别A a；和A * p=new a；的区别（a存在哪，p存在哪，new a存在哪）placement new如何检查内存泄漏如何通过重载new和dele...