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...

之前老熬夜改简历看项目，自从甲状腺出问题了，就再也没看过这些，已经想着要转行不干计算机了。有没有面试对于现在的我来说，不是衡量我是否具备能力的一个标准。只能想着调养好身体，做点自己喜欢的事情，珍惜所有的时间，如果手术成功的话，就当做这是上天给我重生的一个温柔警告。一切都要以身体为基准。

30min项目+面经：整体包含了哪些端和哪些模块，然后有哪些功能，它的整体流程是怎么样的，请尽量从业务角度给我讲讲？单点登录流程？你的权限体系里面，给我讲讲你们的权限这块主要是涉及到哪些实体，有几个表这样子？AI面试流程给我讲讲?项目中用到的技术栈？redission的看门狗机制给我讲讲？redission他的底层怎么实现的有没有了解过？redission提供的分布式锁和我们自己实现的分布式锁，redission提供的解决了哪些问题？讲讲怎么误删，怎么避免误删的？缓存击穿和解决办法? 让一个线程去拿锁重建缓存，如果要是同时来了多个线程去判断都没有，然后第一个重建完缓存后，第二个线程又拿到了锁，...