1、RAG 流程RAG 一般分成离线和在线两部分。离线侧主要做文档接入、清洗、切分、向量化和索引构建。文档来源可以是产品文档、帮助中心、接口文档、历史问答、内部知识库。清洗之后按段落、标题或者固定窗口做切片，再用 embedding 模型把文本转成向量，写入向量数据库，同时保留 metadata，比如文档类型、时间、部门、权限标签。在线侧通常是用户问题进来后，先做 query 预处理，比如改写、纠错、意图识别，然后拿 query 去做检索。检索可以是向量检索、BM25 检索或者混合检索。召回到候选片段后，再做 rerank，把最相关的内容排到前面，最后拼接 prompt 和用户问题一起送给大模...

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

联发科嵌入式一面偏向底层理解 + 系统思维 + 追问能力，问题通常从基础切入，但会不断深入到实现机制、设计权衡以及工程场景，重点看是否真正理解“为什么”。二、面试题目static关键字在不同作用域下的本质区别？编译期和链接期分别如何处理？volatile的作用边界是什么？为什么它不能保证原子性？通常在哪些场景必须使用？malloc的内存分配机制（如brk/mmap）？如何避免内存碎片？栈和堆的增长方式？函数调用时栈帧结构是怎样的？结构体内存对齐的规则？如何手动控制对齐？对性能的影响是什么？指针越界为什么危险？在MMU存在和不存在时有何区别？进程和线程在Linux中的本质区别（task_stru...