大家好，我是二哥呀。
途虎养车今年校招薪资真的杀疯了，比肩一线梯队的互联网大厂，以至于有几个拿到途虎养车 offer 的球友感慨说秋招签三方太早了，真的很想毁约签虎子。
从《Java 面试指南》专栏收录的途虎 26 届薪资来看，确实让人心动。
- 硕士 985，后端岗，开了 33k，ssp 有加面，签字费可 A，base 上海；
- Java 岗，开了 23k，有加面，base 武汉；
- 产品岗，开了 30k，感觉是 ssp，签字费 2+1 万，我爱虎子，祝虎子越办越好，base 上海；
- 后端岗，开了 33k，硕士 211，给的很有诚意了，base 上海。
上一点点证据，一位球友拿到了途虎养车的 ssp offer，还有两个互联网大厂，途虎的 base 是最高的，只不过球友对途虎养车的 title 和工作强度抱有一丝的不确定。
这样的担心也是人之常情，虎子并非传统的互联网大厂。对于新人来说，平台还是非常重要的，尤其是打算干两三年后跳槽的同学。
但如果你没有更大平台的 offer，那么选择途虎我觉得是完全 ok 的（据说用户规模达 1.4 亿）。
据途虎养车的平台负责人讲：“途虎每年在产研上的投入是亿万量级的，这么持续化地在数据化和人才方面进行投入，在汽后行业也是独一份”。
说到这里，很多同学会下意识问：既然途虎敢给到接近一线互联网的校招薪资，那他们面试到底看什么？
据一个拿到途虎养车 offer 的球友给我反馈，面试官对派聪明 RAG 项目非常感兴趣，至少他在面试的过程中，面试官基本上都会围绕着这个项目来展开提问。
我只能说，AI 已经渗透了各行各业啊，是人是鬼都在卷（我是鬼 🤣）
接下来，再给大家分享一些派聪明 RAG 在面试中被问到的题目，我总结了详细的答案，可供大家直接背诵。
二哥回复
答：对于复杂文档或手写文件，我们采用分层处理策略：
1、Tika 本身支持 1000+ 种文件格式，可通过 AutoDetectParser 自动识别并解析 PDF、Word、PPT 等文档；
// PaiSmart 使用 Tika AutoDetectParser 自动检测文件类型
AutoDetectParser parser = new AutoDetectParser();
parser.parse(bufferedStream, handler, metadata, context);
2、针对扫描件/手写文档，Tika 本身就可以集成 Tesseract OCR（通过 tika-parsers-standard-package 依赖自动引入）。对于 Java 技术栈，可以考虑使用 Tess4J （Tesseract OCR 的 Java 封装）。它通过 JNA 调用本地的 Tesseract 引擎，性能很高，对于印刷体识别效果很好。
对于高精度需求，可以接入商业 OCR 服务，如 百度 OCR、腾讯 OCR、阿里 OCR，或者开源的 PaddleOCR。
解析结果会通过置信度阈值过滤，低于阈值的会标记为待人工审核。
亮点：考虑到 OCR 是 CPU 密集型操作，为了避免阻塞文件上传的主线程，我们将 OCR 任务做了异步化。ParseService 在识别出需要 OCR 的文件后，会发布一条 Kafka 消息，由一个独立的服务来消费并执行 OCR。处理完成后，再将结果写回数据库和 Elasticsearch，以确保系统快速响应。
3、表格处理确实是 RAG 的难点，我们考虑从这几个层面解决：
- Excel 和 CSV 文件可以用 Tika 直接解析为文本；对于 Word/PDF 中的嵌入表格，Tika 会尽量保留结构转为纯文本
- 可以将表格转为 Markdown 表格格式或 JSON 结构保留语义，然后使用分隔符（如 |）保持行列关系，最后为表格添加元信息注释（如"此表格包含 3 列：姓名、年龄、城市"），LLM 对 markdown 的理解能力还是非常强的
- 对于 PDF 中的表格，可以引入 Tabula-Java 进行专业提取，这是一个专门从 PDF 中提取表格的 Java 工具
需要注意的是，表格不应被随意切分，应该作为完整的语义单元保留在一个 chunk 中。
// FileTypeValidationService.java
"xls", "xlsx", // Microsoft Excel表格
"csv", // CSV文件
"ods", // OpenDocument电子表格
"numbers", // Apple Numbers表格
亮点：对于特别重要的复杂表格，我们还会采用【摘要+原文】的双路径索引策略。先用 LLM 对表格生成一段自然语言的摘要（例如：‘这是一个关于 2025 年各产品线销售额的表格，其中 A 产品线最高’），将【摘要和 Markdown 原文】都进行向量化索引。这样，无论是模糊查询（‘哪个产品卖得最好’）还是精确查询，都能有效命中。
4、关于数据量和测试，我从几个维度来说明：
- 派聪明 RAG 采用 Elasticsearch 8.10 存储向量，支持 dense_vector 类型，单索引可支持百万级文档
- 向量维度为 2048 维（阿里 Embedding），使用 cosine 相似度
- 文本分块大小为 512 字符，一个 100 页 PDF 大约生成 500-1000 个 chunk
{
"vector": {
"type": "dense_vector",
"dims": 2048,
"index": true,
"similarity": "cosine"
}
}
对于单文件，我最大测试过 50MB 的 PDF（约 500 页），解析+向量化全流程约 1-2 分钟。知识库总量测试过 10 万+ chunk，混合搜索响应时间 < 200ms。
另外，针对性能优化，我们使用了 Kafka 进行异步处理，解耦文件上传和解析，避免主线程阻塞；并且采用流式解析（父子文档策略），避免大文件 OOM； 通过 HanLP 分词，以保证中文分块的语义完整性；混合搜索结合了 KNN 召回 + BM25 重排，以保证召回精度。
最后，我想说的是，途虎养车敢给出接近一线互联网的校招薪资，那咱们就要敢接。😄
求职就这几件事，八股、项目、算法、简历、场景题，千万不要有畏难情绪，不管是你现在投日常实习，还是秋招捡漏，不要放弃，不要气馁。
机会来了的时候，挡都挡不住的，哈！
ending
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最后，把二哥的座右铭送给大家：没有什么使我停留——除了目的，纵然岸旁有玫瑰、有绿荫、有宁静的港湾，我是不系之舟。共勉 💪。
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