本专栏只总结最重要的八股，简历对应的 简历话术：  RabbitMQ：理解异步、削峰、解耦；熟悉消息可靠性、幂等性、顺序性、死信队列和延时队列及消息积压问题的解决方案  1. 作用：异步削峰解耦 电商秒杀系统（综合体现异步+削峰+解耦） 场景描述：双11零点，某商品限量秒杀，瞬间涌入百万级并发请求。 异步（秒杀用户立即得到“排队中”响应）：用户点击“立即秒杀”后，立即返回“排队中，请稍后查看结果”。后端消费者慢慢拉取MQ消息，真正完成订单创建、扣库存、发券等操作。 削峰（流量大时不让服务垮掉）：网关层只校验资格、生成秒杀令牌，不处理后续逻辑。所有有效请求直接写入MQ（例如订单预处理队列），瞬间...

各位前辈好 浙大本科，0实习0科研0绩点，唯一优势可能学校大作业做的比较扎实（但没啥用）。留学实习两手抓，现在开始学开发还来得及在暑假找到实习吗？以及简历上需不需要放一个魔改的项目呢？简历目前是ai做的，求建议拷打。

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...