1、讲讲什么是 RAGRAG 是 Retrieval-Augmented Generation，也就是检索增强生成。它的核心思想不是只靠大模型参数里记住的知识回答问题，而是在回答之前，先去外部知识库里检索和当前问题相关的内容，再把检索结果作为上下文交给模型生成答案。完整流程一般分两部分。离线侧先做文档接入、清洗、切片、向量化和索引构建，把知识变成可检索的形式。在线侧收到用户问题后，先做 query 改写或纠错，再去知识库召回相关片段，必要时做 rerank 重排，最后把用户问题和证据一起送给模型生成。RAG 的价值主要有三个：让模型获得训练时没有的外部知识让知识更新不依赖重新训练模型让回答更容...

润色了一下，这个简历还有救吗，春招还能上岸吗😭经历秋招洗礼，感觉运气>>实力

投了几个月boss了

1. hashmap底层原理2. hashset与Treeset3. 自动拆箱和自动装箱4. equals和hashcode（），不重写hashcode会怎么样5. 项目中使用了validation做参数校验，说说底层原理6. 项目中使用了agent智能体，用来做什么的7. 反射8. Rag有什么作用9. 遇到多个文件需要存放到rag，怎么解决10. 平时如何学习新知识的11. 反问面完面试官口头给了offer，因为工作内容是给ai写的代码进行评分和review，没去