你是否想打造一个靠谱的知识客服，或是搭建能精准回答问题的知识库？这就绕不开一项核心技术——RAG（Retrieval Augmented Generation），中文译为“检索增强生成”。听起来高大上的技术，核心逻辑其实很简单：先从资料库里检索相关内容，再基于这些内容生成答案，即“先检索、再生成”，这也是其名称的由来。作为目前最常用的AI问答方案之一，RAG已广泛应用于企业知识助手、智能客服等场景。本文将从应用场景、核心原理、流程拆解、专业名词解析等方面，带你全面掌握RAG技术，搞懂高质量智能问答系统的构建逻辑。前言我认为AI的基础知识是现在求职和实际工作所必须掌握的，不管是算法还是后端前端岗...

不是哥们，25分钟，面完直接业务复试，真的面完就看了一下，面经都没来的急写

27本go选手目前算法写完了codetop前100道题八股看完了go语法内容和中间件的常见问题项目是知识星球上找的博客系统约到的三次面试感觉好多都答不上来，主要的薄弱点在项目的具体实现和中间件的场景题因为想寒假实习，想沉淀到12月再投想问问佬们现在应该强化学习哪个部分，对于项目应该了解到什么程度谢谢佬们

游戏运营问题：看你以往经历没有涉及游戏，为什么想进入这行？深挖活动运营经历：评估效果会关注哪些指标？新游戏上线后，你会优先关注哪些数据？如果游戏下载量、留存、回流同时出问题，先解决哪个？平时玩什么游戏？为什么喜欢它？（建议提前准备游戏分析）你觉得《MLBB》有哪些可以改进的地方？📚 高频考点整理▪️ 游戏运营理解：内容搭建、版本迭代、用户/渠道运营、数据分析缺一不可。▪️ 数据指标：留存率、ARPU、付费率、活跃玩家分析是核心。▪️ 新手引导设计：简洁提示+适当奖励+难度梯度是关键。▪️ 活动策划：节日活动、社区互动、召回机制都能提升在线人数。🔍 行业工具推荐数据分析常用：七麦、蝉大师、S...