AI 有时候真的会“睁眼说瞎话”。它生成的信息看起来很自信、条理清楚，但不一定真实或准确。这并非故意，而是模型根据已有数据和概率生成回答，所以可能出现错误或夸大。使用 AI 时，我们需要带着批判性思维，善于验证关键内容，而不是全盘信任。合理利用它的辅助能力，同时保留判断力，才能真正发挥 AI 的价值。

大佬们看看，有没有什么还要修改的地方，第一个项目做的是黑马点评，加了一个rabbitMQ，第二个项目是鱼皮的API开放平台结合了一下鱼皮的大语言对话模型项目

后端开发居然有群面嘛，没绷住，让我去看看怎么个事，四个人抢答是吧

先简单做个自我介绍。你现在还在实习吗？说一下你实习时候的工作。这几项工作都是你独立做的吗？你主要负责哪一个？RAG和传统搜索有什么区别？为什么不直接用关键词检索？举个例子，智能体和大模型怎么交互、协同？工作流程是什么？检索这块你做过效果上的优化吗？有具体的优化案例吗？从效果不好到变好的过程。怎么保证积分可靠性，防止多扣/多增？分布式锁原理大概是什么？SETNX 的功能是什么？加锁后进程异常退出，锁泄露怎么办？介绍一下 Spring AI 这个框架。是用 workflow 方式搭建的 agent 吗？用 Spring AI 写一个 agent 的过程大概是什么样的？整个过程完全是大模型自己决策吗...