1. 个人介绍2. 实习拷打3. RAG 的优化，项目中 Agent 的流程RAG 的核心链路是：文档处理 -> 建索引 -> 检索召回 -> 重排筛选 -> 上下文拼接 -> 大模型生成。它的优化也主要围绕这几步展开。先说文档处理。原始文档不能直接粗暴切块，要先做清洗，比如去掉无效页眉页脚、目录、乱码、重复段落。然后做合理切分。切分太大，会带入噪声；切分太小，上下文会断。常见做法是按段落、标题层级、语义边界切 chunk，并适当设置 overlap。再说检索阶段。RAG 不一定只用向量检索，通常会把 BM25、向量召回、关键词召回混合起来。向量召回解决语义相似，...

求求大佬们帮忙看看简历，心态已经被磨平了，感觉自己简历问题比较大，但是不知道怎么下手改。马上要春招了，好迷茫。。。

😅😅😅😅

第一次小厂面试，2人面，时长30h：1.java基础，基本类型、为什么要有包装类型2.集合类有哪些，ArrayList和Linkedlist有什么区别3.Hashmap线程安全吗？Courrent_hashmap了解吗，为什么他线程安全，底层院里是什么4.Redis缓存击穿和缓存穿透，怎么解决？5.Kafka怎么确定消息发出去了6.Kafka消费者端重复消息问题怎么解决7.Ai regent项目，向量化检索过程是怎么样的8.Java内存了解吗9.多线程了解吗？10.线程池核心参数有哪些？你怎么优化线程池参数的？11.内存溢出情况有哪些？12.如果有慢查询日志你会怎么排查。13.接下来就是和项目...