金三银四不是找工作的好时机

1. hashmap底层原理2. hashset与Treeset3. 自动拆箱和自动装箱4. equals和hashcode（），不重写hashcode会怎么样5. 项目中使用了validation做参数校验，说说底层原理6. 项目中使用了agent智能体，用来做什么的7. 反射8. Rag有什么作用9. 遇到多个文件需要存放到rag，怎么解决10. 平时如何学习新知识的11. 反问面完面试官口头给了offer，因为工作内容是给ai写的代码进行评分和review，没去

还没毕业那会儿，我被焦虑追着跑，怕技能落后，怕实习不够，怕找不到好工作，整个人像上了发条的机器。后来身体先扛不住了，失眠、胸闷，呼吸不畅，跑了几趟医院身体物理上没有异常，才突然意识到是焦虑情绪导致的这些问题，所谓大厂光环、高薪title，无非是为了挣口饭吃，饭怎么着都能吃上，身体垮了才是真的得不偿失，现在回头看，那时候拼命追赶的"大部分人的进度"，不过是自己给自己画的牢笼

说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...

 ？？一个都没a出来 人类一败涂地