1. 自我介绍2. RAG 怎么优化，评估时你会看哪些指标RAG 的优化一般不能只盯着生成端，很多问题其实出在检索阶段。常见优化思路包括 query rewrite、chunk 切分策略调整、混合召回、重排序、上下文压缩和引用约束。比如文档切得太碎，召回会有信息断裂；切得太长，又容易把无关信息一起带进来，生成端会受污染。真正线上效果好的 RAG，通常不是“某个 embedding 更强”，而是检索、排序、上下文组织和回答约束配合得比较好。评估时我一般拆成两层。第一层看检索，比如 Recall@k、MRR、HitRate，看相关证据能不能被捞上来；第二层看生成，比如答案正确率、faithfuln...

要了简历逗逗我吗，😭，是不是简历是一坨，请教一下佬，不玻璃心

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

一面八股？ MongoDB是不是关系式的场景题数据库 面对一亿个用户存储场景应如何设计存储结构？ 在上述存储设计中，如果存储用户密码，会如何考虑和设计，尤其需要考虑哪些安全问题。此处特别举例讨论了如果攻击者获取数据库权限后，通过复制加密密码来冒用他人账户的场景，询问如何防范？ 询问在MySQL中，当数据量达到几百万条时，使用limit分页查询到1万页以后是否还能高效执行，以及原因。计算机网络 询问在浏览器输入一个域名后，请求是如何一步步到达服务器的，以及服务器IP是否会直接对外暴露java中的集合 询问Java中hashmap的扩容机制，特别是在扩容过程中如何处理并发读写的问题一面强度太大了，...