请先做一个简单的自我介绍。挑一个你觉得做得最好的项目，详细介绍一下。你觉得这个项目里面最有挑战性的部分是哪一块？你在参考开源/现有方案的过程中，自己做了哪些改进？在开发过程中，有遇到过上下文过大的问题吗？怎么处理？你的长期记忆和短期记忆分别是怎么做的？你提到的“强约束信息”会不会越积越多？如果越来越多，你怎么处理？你简历里写了熟悉 MySQL，MySQL 在你的项目里主要用在哪些场景？具体讲一下你项目里的数据一致性场景。你说的最终一致性，具体是怎么实现的？如果消息发送失败了，这个任务到底算成功还是失败？在发送消息之前，你是不是还做了消息持久化之类的处理？具体流程是什么？Redis 扣库存成功之...

27届民办学院本找java实习，ssob投了大概1000份只有一个面试，4.1开始投递的，现在感觉也没什么岗位了，最近特别的焦虑，每天就是看有没有人回复我的简历，感觉现在找不到实习就完蛋了，没有了一开始学习java的动力和热情了，我记得最初的我是一个很乐观的人，为什么会这样呢？附简历

正在魏家凉皮吃饭呢，突然看见一个IP是上海的电话，当时就已经猜出来可能是字节跳动了，问我有没有实习的意向，最快多快到岗，能干多少天，然后说有个番茄小说的岗位可能会来面试我什么的，说实话，最近都好久没有投简历了，可能是过年那会投的，没想到现在被捞起来了，希望运气好一点吧，好久都没背八股了，这些天天天上班上的人有点累啊，听见有面试的机会，感觉整个人都精神起来了

一、概述与全链路 RAG（检索增强生成）：用户提问 → 检索知识库相关片段 → 注入 Prompt → LLM 基于真实数据生成。解决知识截止、幻觉、无法访问私有数据。 Naive RAG（检索-拼接-生成）→ Advanced RAG（Query 改写、混合检索、Rerank）→ Modular RAG（可插拔模块、Agent 动态决策） 文档 → Chunking → Embedding → 向量数据库 用户查询 → Query改写 → 向量化 → 混合检索 → Rerank → Prompt → LLM生成  二、文档处理（Chunking + Metadata） 切分策略    策略 ...