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RAG interview
面试专用（know-engine）
RAG 项目难点与技术选型
5 篇 · 约 35 分钟简历模板——Java+大模型岗（通用）
https://nfturbo file.oss cn hangzhou.aliyuncs.com/llm/Java%E5%90%8E%E7%AB%AF%2BAI%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%BC%80%E5%8F%9…
简历模板-基于RAG的企业知识库在线问答系统
https://nfturbo file.oss cn hangzhou.aliyuncs.com/llm/%E7%AE%80%E5%8E%86%E6%A8%A1%E6%9D%BF %E5%9F%BA%E4%BA%8ERAG%E7%…
know-engine面试通关指南（更新中）
问题改写具体做了哪些事情，举个例子说明下 在我们的汽车智能客服场景中，问题改写（Query Rewrite）的核心定位是 “前置理解层” 。它的本质是在不改变用户核心意图的前提下，将用户口语化、模糊或带有情绪的原始提问，转化为系统向…
讲讲你的RAG项目遇到哪些技术难点，以及你是怎么解决的?
（这部分的难点，可以等面试官主动问，但是建议把他们提前写到简历上，等着面试官） 分块语义被截断的问题 最开始我们用固定长度切分文档，但很快发现汽车知识库里大量内容是按 Markdown 标题层级组织的（比如「车型 → 配置 → 保养…
技术选型相关问题
为什么用LangChain4J？ LangChain4j 的 AiService 注解式编程（@SystemMessage、@UserMessage、@MemoryId）和 Spring 生态无缝集成； 它提供了模块化RAG比较完整…