理想：RAG 的完美愿景 在大语言模型（LLM）的浪潮中，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）被寄予厚望，作为 LLM 应用落地的关键技术范式之一，它的核心思想很简单： “让大模型在生成答案时，先检索外部知识库，确保回答既准确又新鲜。” 理论上，RAG 能解决大语言模型（LLM）的三大痛点： 知识固化：LLM 依赖训练数据，无法自动更新知识（如 GPT-4 不知道 2024 年后的新闻），导致时效性差、专业领域知识不足，而 RAG 通过连接外部知识库，可以随时引入新信息。 幻觉问题：LLM 可能编造虚假信息，而 RAG 为回答提供证据、增强生...

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4月还有很多HC!!!!java面经：顺丰一面：1. 自我介绍2. 线程池核心参数3. 任务队列大小如何设置4. 拒绝策略有哪些，可能会有什么问题5. 核心线程数如何设置6. 一个类如何保证线程安全7. CAS原理8. synchornized和reentrantlock区别9. wait、notify使用需要注意什么10. 什么是死锁，如何避免11. volatile的作用12. 数据库ACID13. 数据库隔离级别14. 分布式事务了解吗15. 场景题：生成订单和第三方支付16. 时长：30min顺丰集团2025届春招+26届实习内推！4月还有很多HC！【岗位】：开发、算法、商业数据分析、...