第 53 题：上下文压缩（Context Compression）在长文本场景的应用 题目 解释上下文压缩（Context Compression）技术在长文本场景的应用。 一、为什么需要上下文压缩？ 长文档、多轮对话或大量检索结果会占满 context 窗口，导致：超出模型长度限制、重点信息被挤到边缘、成本与延迟上升。上下文压缩 指在保留关键信息的前提下缩短或摘要送入模型的文本，使更多内容“塞得进”且关键信息不丢。 二、常见做法  摘要：对长段做摘要（用模型或抽取式摘要），只把摘要放入 prompt；适合“只要大意”的问答与检索后阅读。 选择性保留：按相关性或重要性筛选句子/段落（如用检索分...

太丢脸了 但是实在太焦虑了，请问一下26届的友友们，大家都找到工作了吗

1.讲解一下如何基于ReAct架构开发的？2.通过什么方式去验证skill的提升效果，指标是什么？3.为什么使用布隆过滤器和ZSet数据结构呢？4.如何保证缓存一致性的？5.redis除了缓存还有什么应用场景？6.如何避免锁误删的情况？7.为什么要使用消息队列？8.如何保证只消费一次，不重复消费？9.如何保证消息队列的延迟消息？10.threadlocal是怎么使用的？原理是什么？为什么不是用线程id去作为key？11.使用threadlocal有什么最佳实践？为什么key被设计为弱饮用？12.讲解一下jvm内存结构？垃圾收集器？jvm调优参数？13.线程池怎么使用的？最大线程数是怎么设置的？...