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 ...

boss上投了200份了，还是没有约到面试，甚至没有回复，好焦虑😖

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

不仅记错了时间迟到了一会儿还回答的很差，铁凉凉了HashMap 何时扩容？String为什么设计为不可变类型？如何创建线程池的？为什么要用线程池？单核cpu多线程是否有用？MyBaits一、二级缓存是什么？怎么优化数据库查询？用过索引吗？主键索引和普通索引什么区别？单线程Redis为什么那么快？项目中哪里用了Redis？数据库和Redis如何保证一致性？讲讲事务传播机制项目相关提问