项目介绍与主要职责：项目名称：VoiceNexus - 企业级智能语音助手平台项目周期：2024.03 - 至今项目角色：核心研发 / 技术负责人项目描述：面向 B 端客户的全双工 AI 语音客服平台，集成 ASR/LLM/TTS 三大能力，支持实时语音打断与多轮对话。日均处理 50 万+ 通语音会话，端到端 P99 延迟 < 800ms，降低人工成本 65%，线索转化率提升 23%。核心职责：负责 WebSocket 实时通信层架构设计，基于 Netty 实现高并发长连接服务，单节点支撑 5000+ 并发，连接成功率 99.97%，通过线程池隔离和对象池复用将 Full GC 降至 0...

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1、自我介绍2、项目拷打3、RAG 的完整链路是什么，哪些地方最容易出问题RAG 的完整链路一般是文档接入、清洗去噪、切 chunk、向量化、建索引、在线检索、重排、上下文构造、Prompt 拼接、模型生成和结果后处理。线上请求过来以后，先对用户 query 做归一化处理，再进行向量召回或者混合召回，把候选文档取回来，然后用 rerank 模型重新排序，选出最相关的内容拼到 prompt 里，再交给大模型回答。最容易出问题的地方通常有几个。第一是 chunk 切得不合理，太短会丢语义，太长会导致噪声太多。第二是召回率不够，模型根本没拿到正确证据。第三是重排不准，正确文档被排到后面。第四是上下文...