暑期offer帮选

想问一下麻烦有offer后，还有其他面试在进行，是点接受还是怎么办，应该怎么处理以及什么时候拒offer

淘天 秋招软件开发 一面面经首先自我介绍，然后讲一讲实习的项目，然后根据实习项目的内容拷打八股1. 可以具体讲讲你是如何做压力测试的吗？2. 在你模拟高并发请求的时候，你是怎么样在短时间内产生大量的请求的？3. 多进程和多线程可模拟，那么在只有一个进程的情况下如何模拟？4. 线程开启的数量是否是有上限的？由什么来决定？5. 在Java语言中，假设我要在一秒内发起一万次请求，除了多线程，还可以有什么方法？6. 如果要提高一个请求的反应速度，有哪些方法？7. 你刚刚提到了缓存可以提高响应速度，有哪些你知道的缓存系统？8. 分布式情况下，缓存解决方案有哪些呢？9. 分布式系统中的一致性问题有哪些方法...

#面试#  #秋招#  #春招#  #牛客创作赏金赛#  #产品经理#  #Ai产品经理# RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索和文本生成的技术，通过检索相关文档来增强生成模型的能力。RAG的核心思想是在生成文本时，先检索与输入相关的文档，再基于这些文档生成回答。这种方法不仅依赖模型自身的知识，还能利用外部信息源，提升生成内容的准确性和丰富性。应用流程1. 输入处理：   - 用户输入问题或请求。   - 系统对输入进行预处理，如分词、去停用词等。2. 文档检索：   - 使用检索模型（如BM25、DPR）从外部文档库中查找与输入相关的文档。   - 检索模型根据输入与文档的相关性进行排序，返回最相关的文档。3. 生成回答：   - 将检索到的文档和用户输入一起输入生成模型（如GPT）。   - 生成模型结合输入和检索到的文档，生成最终回答。4. 输出结果：   - 系统将生成的回答返回给用户。   - 可根据需要提供检索到的文档作为参考。应用场景- 问答系统：通过检索外部文档生成更准确的回答。- 内容生成：在撰写文章或报告时，检索相关文献增强内容质量。- 客服系统：结合知识库生成更专业的回复。优势- 准确性：通过检索外部信息，减少模型生成错误。- 可解释性：提供检索到的文档，增强结果的可信度。- 灵活性：适用于多种任务，如问答、内容生成等。挑战- 检索质量：检索效果直接影响生成结果。- 计算资源：检索和生成过程需要大量计算资源。- 实时性：大规模文档库的检索可能影响响应速度。RAG技术通过结合检索和生成，提升了生成模型的性能，适用于多种应用场景，但也面临检索质量、计算资源和实时性等挑战。

问项目： 大文件上传怎么做的 请求响应拦截器做了什么 服务器返回的md或者html格式文章，为什么 提到了XSS注入，这个的原理是什么 说一下redux，项目中用redux做了什么 为什么token要在redux中和localStorage中存总共两份 redux和localStorage生命周期有什么不同的 做小程序项目碰到过哪些难点 小程序响应式怎么做的 react批量渲染，为什么要有属性值key 如果用一个数组的index作为key可能会出什么问题 了解useMemo吗 react新...