1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...

boss沟通了200+没有一个面试，有大佬帮忙看看简历有什么问题

更多面经：https://yuki-bloom.vercel.app/categories/interview面试时间2026_0603-17:00面试题目为什么打算离开快手？能实习多久？你在项目中主要负责什么？SSR 与 CSR 的区别及应用场景SSE 流式返回机制图表生成失败怎么考虑？低代码动态表单怎么联动？怎么做的提前加载内容？弱网情况下用户快速滑动图片列表怎么能够好的让用户访问？MCP Server 怎么理解？解释事件循环事件循环输出题var/let/const 区别箭头函数特性（this 指向、不能作为构造函数，没有 prototype）H5 页面顶部固定搜索框 + 下方自适应列表的...