AI 有时候真的会“睁眼说瞎话”。它生成的信息看起来很自信、条理清楚，但不一定真实或准确。这并非故意，而是模型根据已有数据和概率生成回答，所以可能出现错误或夸大。使用 AI 时，我们需要带着批判性思维，善于验证关键内容，而不是全盘信任。合理利用它的辅助能力，同时保留判断力，才能真正发挥 AI 的价值。

Boss上沟通200多，交换简历只有18家，里面只有一家约面了，面试也不太理想，鼠鼠想找一份中大厂的实习，感觉这简历有点太单薄了

现在好多技术都在学，项目还在搞，但是害怕时间太晚来不及了，只要有人要我就可以了小厂也可以，佬佬帮我看一下😭😭

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...