1、RAG 里的幻觉怎么解决？RAG 幻觉一般来自三种情况：没有召回到正确证据、召回到了但排序不对、证据足够但模型还是自己补。解决也要对应分层。第一层是提高文档质量和召回质量，比如切片更合理、用混合检索、做 query rewrite、加 metadata 过滤。第二层是重排层，用 rerank 模型让最相关证据排前面。第三层是生成层，要让模型严格基于证据回答，证据不足就拒答，不允许自由扩写。如果从更抽象的角度看，幻觉问题本质上是“系统回答倾向强于证据约束”。所以真正要解决的是：让系统在信息不足时学会克制，而不是为了流畅性硬编一个完整答案。2、LoRA 微调原理LoRA 是 Low-Rank ...

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟，求大佬们拷打简历

使用在线IDE，根据一个readme文件，写出一个完整的项目。readme如下：智能安全邮箱设计题目目标在本地环境实现一个“可用 + 可测 + 有安全设计”的邮箱系统，包含服务端与客户端，并引入基础智能能力。总体约束不可直接使用成熟开源邮箱系统库作为核心实现。可使用通用网络库与基础加密库，但需说明用途。所有功能需提供可复现测试步骤和结果。必做功能1. 服务器管理实现 server 进程，负责接收、存储、分发邮件。测试要求：同时运行两个服务器，模拟两个隔离域名的邮箱系统。两个系统之间可互相发信。两个系统存储应逻辑隔离（不可直接读写对方用户数据目录）。2. 客户端管理实现 client 进程，负责...