1. 自我介绍 略 2. 算法题（全英文）  平均值大于阀值的子数组（力扣原题） 非常规题： 有一个sentense数组，里面有用户使用过的英语语句数据，类似于["i love you","i love the dog","i promise"] 让有一个count数组，记录了每个语句的使用次数，类似于[10,20,30] 现在用户每输入一个字符，你需要返回topK的语句数据。 举例：   用户输入i,你需要返回top 2，那么就返回["i love the dog","i promise"] ...

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说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...