十一假期就要来，先许愿一波，海王保佑~

TCP的三次握手与四次挥手？HTTP与HTTPS的区别？HTTP状态码？介绍一下Transformer架构的基本原理？Tranformer的Decoder与Encoder的区别？为什么现在大模型的发展更注重于Decoder？注意力机制的几个参数Q，K，V的含义以及公式？什么是检索增强生成技术（RAG）？开发Agent时工具流是怎么构建的？Java的集合介绍一下？ArrayList和LinkedList的区别？算法题：如何判断单向链表有环？

昨天晚上闹得人心惶惶，群里说接到电话的人第二天会调岗，没想到我们都没接到电话，leader反而接到了，第二天早上大家聊得热火朝天，都在说人事调动的事情，9点正式开会，9:05会议结束，五分钟的时间，几十个人的人生就这样改变了。而我看似没走，实则已经走了，我的上级leader被调到其他部门去了。然后现在就是我看似没调走，实则换了leader，虽然说工作没变动，但是leader变了很多事情也要从零开始。之前的leader对我很好，我们对方都很熟悉，微信也经常聊天，我也经常做她的车，感觉像是个知音大姐姐一样，又是好友又是leader，相处也非常愉快，她对我真的很好，很照顾，看我大老远的过来上班，工作和生活上都给予了我很多帮助和建议，非常实用，我也很感谢她。上午得知我不会走，她说我笑的很开心，没想到一下子她就要走了，这种从感觉就像从天堂掉到了地狱，开始难受了……

原文链接：HikariLan's Blog 当提到“如何为大模型提供大规模的可用于检索的信息”时，我们第一反应想到的大概率是 RAG 一类的解决方案，但现在我要说，基于文件系统访问（FileSystem Access）的检索方式可能远比使用 RAG 更好。 什么是 RAG？为什么需要 RAG？ **Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）**是一种可以允许 LLM 从大规模非结构化信息中进行语义检索的技术方案。 我们之所以需要 RAG，是因为大模型内置的知识内容可能不符合我们的需要，例如这些内容可能已经过时（因为用于大模型训练的语料库并不会随着使用者...