我已急哭

感觉面完人都通透了，还是太菜了，下去沉淀一下1.为什么一人一单的缓存用set来存储?为什么存储用户ID2.秒杀系统从前端到后端有哪些流量的过滤?着重问了前端3.逻辑过期解决缓存击穿的问题，具体是怎么做的?知道缓存雪崩吗?4.数据一致性是怎么保证的?更新数据库再删除缓存，不会出现前面的缓存击穿问题吗?直接更新缓存为什么会消耗过大?5.限流是怎么做的?滑动窗口是用什么结构实现的?6.redis的数据结构和数据类型有哪些?7.mysql里面有哪些索引类型?8.聚簇索引和非聚簇索引的区别?9.mysql索引用的是什么数据结构?10.知道B+树吗?11.秒杀系统里面哪些用了索引?秒杀里面哪些场景可以加上索引?12.介绍一下RAG项目13.查询重写是怎么去做的呢?14.embedding模型用的是什么?有了解过其他embedding模型吗15.rag检索优化之后，准确率提升了多少呢?16.拷打之前的实习经历?有没有什么成果呢?17.平时用java比较多吗18.java的垃圾回收机制19.openclaw的底层原理20.算法题:数组中第K个最大元素

自我介绍项目1. 介绍下 Agent 项目中和亮点2. 项目的主要难点是什么3. 举一个项目中的例子4. ES 在项目中的功能5. 检索结果如何进行融合6. 具体是怎么生成向量的，维度是多少7. 怎么让模型知道有哪些工具，以及模型是如何调用工具的8. SSE 协议返回信息的格式是什么样的9. 记忆模块怎么设计的10. 短期记忆放在哪11. 结构化信息有哪些12. 什么时候开始长期记忆抽取13. 使用 Redis 存储短期记忆产生的大 Key 问题怎么解决14. 如何设计一个上下文卸载功能？15. Agen 执行时间长，在服务重启/崩溃后，如何保证可以接着执行任务，保证任务可以完成MySQL 1...

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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 ...