一面3.11 45min1、拷打实习2、拷打实验室项目3、AOP、IOC4、Websocket和SSE5、DNS解析域名的流程6、基于UDP和TCP有哪些应用层协议7、completeableFuture的原理8、TD的原理，和MySQL的区别9、虚拟内存，段页式的优势和劣势10、 索引失效的场景11、Syn和AQS的区别12、spec的开发流程13、MongoDB的底层原理（不会）14、手撕：岛屿数量15、反问二面 3.16 75min1、过实习和项目2、AB测试3、kafka怎么防止丢消息4、https的握手过程5、如果你的室友正在访问一个http的网站，你怎么恶搞一下他6、kafka的I...

为啥我过了复试它还要评估是否进入下一轮    也没给我发下一轮面试通知😭😭😭

目前各个大厂都投了，就快手给面了其他都在初筛泡池子。是不是简历太不对口了。有没有大佬给看看，这么差的简历是不是不配找工作啊😭😭加更字节简历挂快手一面生死未卜其他泡池子加更3.25快手一面过wxg约面3.26wxg 很明显 kpi 面上来五道题，mid hard 都有，然后随便问点八股就走了。3.29拼多多笔试 ak携程笔试 a3.33.30美团约面快手二面4.1快手 oc字节约面腾讯约二面4.3拼多多约面美团一面腾讯二面

1. 如果知识库原始数据不是 markdown，而是 PDF、PPT、图片或者网页，你会怎么处理进 RAG 系统？PDF 和 PPT 会提取标题、段落、表格和页码，图片先做 OCR，网页先抽正文和元信息，然后统一清洗噪声、去掉页眉页脚、按语义做切片，补上来源、时间、文档层级这些元数据，最后再做 embedding 和索引。这样后面的召回、溯源和权限控制都更稳定。 public List<Chunk> buildChunks(Document doc) { List<Block> blocks = parser.parse(doc); List<Block> ...