你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

一个应届生，给鸡毛蒜皮的工资，还要求会造原子弹。呜呜🥺给我一个offer吧

两个技术一起面，一人一句追问，压力相对比较大（录音文件上传AI生成）ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么？两个线程同时往 ArrayList 插入数据会发生什么？扩容期间插入会导致死循环吗？相同长度的 ArrayList 和 LinkedList 遍历速度哪个更快？为什么连续内存区域遍历更快？在 ArrayList 遍历过程中往中间插入数据会有什么问题？会抛出什么异常？异常如何检测插入操作？HashMap 的结构是什么？红黑树的好处是什么？为什么用红黑树而非平衡二叉树？Java 的 GC 算法有哪些？如何检测对象是否可回收？哪些对象可被标记为 GC Root？类加载器的双...