1 . RAG 怎么评测，有哪些维度，那些指标RAG 的评测一般分成检索、生成、端到端三层。检索层主要看正确证据有没有被找回来，常用 Recall@K、HitRate@K、MRR、NDCG；生成层主要看答案对不对、是不是基于证据回答，常看 Answer Correctness、Faithfulness、Relevance、Completeness、Citation Accuracy；端到端层更偏业务效果，比如用户满意度、追问率、拒答率、时延和成本。真正做项目时不会只看最终答案，因为答案错可能是召回错、重排错、上下文拼接错，也可能是模型生成错。2. 数据集包括什么RAG 的数据集一般不只是知识库...

（打个码避免被开盒）我被组内委婉劝退，然后需求对接正好对面有个暑期失利的产品，后面聊了一会儿，感觉同是天涯沦落人。然后今天他要私了（离职），在账号停用的前1min，我发了个祝福，然后就如图所示了。此情此景就像我常玩的gal一样凄美，让我触动（纯感概场景，对别人没有意思哈）

今日首蚌，真的很难绷住

1. Spring Boot 自动配置中 @ConditionalOnMissingBean 的生效逻辑？思路讲清楚：时机、判断范围、优先级、覆盖规则。回答示例逻辑很简单：先去容器里找对应类型或名称的 Bean；如果完全不存在，才创建当前这个自动配置的 Bean；如果用户自己已经注册了同类型 Bean，自动配置就不生效；生效时机是在用户配置之后、自动配置之前，保证用户配置优先。一句话：用户定义优先，自动配置兜底。2. MVCC 机制中 Read View 创建后如何判断记录可见性？思路讲 Read View 四件套 + 可见性判断规则，面试标准回答。回答示例Read View 里面保存四个关键...