问愿不愿意去售前工程师怎么回答？

骚客老师说职场上，+1传递给你失望的情绪其实是一种精神凌迟，这个真的非常，一语中的因为你会内耗，会自我怀疑，会把自己从原本的形态中挣扎着割裂出来，拼命重塑自己，把它塞进+1对你评价的体系框架中去

📢 重要提醒！还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！拿到需求后千万别急着撸袖子就写代码！咱们得先过一遍脑子——如果你自己动手，会怎么实现这个需求？（不用真写代码，但思路要清晰！）想明白之后，就该让Trae出场帮你拆解任务啦！还记得上期教的Chat模式吗？用它把大任务拆成小模块。拆多细才合适？这得看你对AI生成代码的把控程度。建议拆到你能轻松Review的程度，不然改得太多，看着看着就懵圈啦！😵💻 进入SOLO-Coder模式这个模式简直是修改/重构老项目的救星！操作超简单： 1️⃣ 点击切换SOLO模式按钮 2️⃣ 把Chat窗口拆好的任务一个个丢进来 ...

1、有场景、有动机（为什么做）2、有方法、有架构（怎么做）3、有数据、有优化（做出了什么效果）这三点构成了一个高质量 RAG 项目的核心逻辑。下面我用一个对比＋案例的形式讲给你听。一、项目背景：让人一眼看出你在解决一个具体问题✅一句话总结：好的项目描述一定要把动机讲清楚。工业级 RAG 项目几乎都有三种典型动机：1.业务痛点2.为什么 RAG 能解决3.大模型知识时效性差二、系统架构：写出系统性思维的人最稀缺🌟优秀写法（架构分层法）:系统分为两阶段（数据准备＋应用推理），三大模块（知识构建、检索召回、生成优化），并通过13项优化策略实现持续迭代。阶段一：数据准备1.数据清洗：多源异构文档（ PDF 、 OCR 图片、视频字幕）统一结构化，过滤噪声。2.文本切块策略：采用动态窗口＋语义聚类切分，保证上下文完整性，避免语义断裂。3.Embedding 向量化：使用中文优化模型 BGE - large ，构建 Milvus 向量索引（ HNSW 结构），支持百万级检索。阶段二：应用层1.多路召回机制：结合语义检索与倒排检索，通过 RRF 融合排序策略提升相关性；2. Prompt 工程优化：设计结构化 Prompt 模板，限制模型回答边界，缓解幻觉；3.缓存与响应优化：引入 Redis 缓存层与分层索引机制，将平均响应时间从1.2s降低至0.6s。三、个人贡献：写出你在推动系统演进这句话有三个关键点：1.主导:你是参与者还是决策者？2.改进方案:有没有提出优化3.结果数据:用量化指标说话。📳对于想求职算法岗的同学，如果想参加高质量项目辅导，提升面试能力，欢迎后台联系。

Java 基础集合 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️HashMap, ArrayList, LinkedList, HashSet, ConcurrentHashMap掌握 ArrayList 和 LinkedList 的源码，区别，使用场景掌握 HashSet 的底层实现，使用场景，优势掌握 HashMap，ConcurrentHashMap 的底层原理，区别，使用场景，Hash 冲突解决方式等字符串 ⭐️⭐️⭐️⭐️String, StringBuilder, StringBufferJava 的 String 底层是用什么实现的？可变还是不可变？（这个百度考过我）String, StringBuil...