211本，后端，27届。字节一面刚结束，50分钟。项目问了15分钟，主要是数据库优化和缓存设计。算法题两道。第一道是两数之和变体，第二道是二叉树最大路径和。第二道之前刷过但现场没写出来，只说了思路。八股问了Redis持久化、MySQL索引优化、GC算法。整体感觉算法题是硬伤，平时能写出来，现场紧张就卡壳。最近在投日常实习，用工具把网申填表处理掉，晚上整块时间用来刷hard。字节一面算法题没写出来，感觉二面无望了🤧

个人背景：学院二本计科专业 大二开始实习个人经历：安克创新 、理想汽车、字节跳动碎碎念：我做事只有三分钟热度。看到进了大厂的同学，我会羡慕，也会跟着努力上进；但遇到好看的小说，我又会放下手头的事沉迷其中，之前的坚持也就中断了。我有些自卑，总觉得自己学历和外貌都不够好。之前偶然在网上受到关注，我就喜欢上了上网，因为这里有很多人认可我。但我也很在意别人的评价，偶尔看到嘲讽的言论，会触发我的自卑情绪，让我感到愤怒。有时候我会强硬地回怼，有时候又会懦弱地选择无视。我总想着走捷径，不太喜欢踏踏实实地做事。找实习的时候，我花了更多时间在研究面试技巧上，而不是提升专业能力。我会反复听面试录音分析技巧，看面试教程学习怎么和不同的面试官沟通，还会每天自言自语练习语言表达，同学都觉得我有点奇怪。我的实习生涯里，侥幸和运气占了很大一部分。我总在想，如果有一天我失去了这份幸运，这些特质可能会让我一蹶不振。ps： 很多人会问我学习路线和经验 但是就像我上面说的 我的实习过程靠的很多是关键节点的运气 技术上面我可能不如很多人  所以请大家理性求助和理性参考我的回答 附上我的投递记录

1. 自我介绍2. 什么是 RAG？它和普通大模型问答有什么区别？答案：RAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它不是让大模型完全依赖参数记忆回答问题，而是在生成答案前，先从外部知识库里检索相关资料，再把检索结果作为上下文交给大模型生成答案。普通大模型问答依赖模型训练时学到的知识，容易出现知识过期、幻觉、无法引用来源等问题。RAG 的优势是可以接入企业私有知识、实时文档和业务数据库，并且答案可以追溯到原始证据。它更适合企业内部知识问答、客服、运维、法规、医疗、金融等知识更新频繁且要求可追溯的场景。 def rag_pipeline(quer...