1、自我介绍2、简单聊下实习干了什么 ,解决了什么问题3、讲讲什么是 RAG，结合你做过的企业知识库问答系统讲一下 RAG 调用的全流程RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想是先从外部知识库中检索相关内容，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案，这样可以降低模型只依赖参数知识带来的时效性和幻觉问题。以企业知识库问答系统为例，完整流程一般是用户输入问题之后，系统先做 query 预处理，比如纠错、改写、意图识别和关键词提取，然后进入召回阶段，从向量库、全文检索或者混合检索系统里找出候选文档；候选文档出来后再做 rerank 重...

没必要在学校疯狂卷了

就是觉得好漂亮，可能是配色？

自我介绍：包括个人背景、大学/实习经历，以及 AI 大模型工具如何融入你的学习和实践。追问：AI 工具具体带来了哪些帮助或变化？快速排序算法的基本原理追问：如何选择基准值（Pivot），对性能有何影响？追问：在什么情况下快速排序不是最佳选择？Java 集合框架中 List、Set、Map 的底层实现原理及选择策略追问：ArrayList 扩容机制具体如何实现，何时触发扩容？追问：什么场景下选 ArrayList 比 LinkedList 更合适？数据库与缓存一致性保障的常用策略追问：延迟双删策略在高并发场景下有哪些潜在风险？追问：延迟双删适合什么场景？有没有其他更好的策略？设计一个基本的网络爬...