大家好，我是二哥呀。最近每周都会收到很多球友的简历，上周数量算少的，57份，但只有少部分令人赏心悦目，大多数都令我感到非常担忧。其实能不能捞到面试机会，从发出简历的那一刻就决定了。好的简历其实扫一眼就能感受出来，从基本信息到教育经历，就会让你忍不住想要立刻马上发面试邀请。一年前，我在好朋友Guide哥的督促下建立了，一开始收到简历修改的需求还比较少，但随着球友不断的加入，尤其是秋招和春招时候，数量都会暴增，截止到目前，累计至少看过1000份简历了，真的是“书读百遍其义自见”，我现在也被锻炼成成简历的“老中医

包括阿里、三七互娱、美团、美的、顺丰、天翼云、招银网络、传音控股、Oppo、得物、字节、菜鸟、讯飞、百度、虾皮、合合信息、腾讯、小红书、快手等各大公司针对派聪明 RAG 项目的面试题

其次还包括topK、混合检索、质量评估、接口优化、embedding、索引、而不是直接用FAISS、ElasticSearch 性能瓶颈等问题

当前端用户开始一次对话时，浏览器会通过 WebSocket 与后端建立一个长连接。这是一种双向的、长时间保持的连接，非常适合实时交互的场景，比如流式响应、打字机效果。

在大模型席卷全球的今天，掌握主流 Java 技术栈和 AI 工程化能力已成为学生党和工作党在求职中脱颖而出的关键。在阿里实习的球友直言，现在没有 RAG 简历都过不去，有关 AI 大模型的项目现在真的非常吃香。并且部门的 HR 也说了，要招聘懂点大模型的人。

有不少同学问派聪明如何快速上手学习，那这里我整理了一个详细的学习路线，给大家。

在派聪明里，Prompt 不只是“几句话”，而是驱动 RAG 效果的契约。 ● 设得好 → 回答精准、引用清晰、成本可控 ● 设不好 → 幻觉、跑题、合规风险 通过结构化模板 + 配置化管理 + 动态检索整合的方案，派聪明既保证了企业知识问答的严谨性，也为后续多场景扩展和指标驱动的 Prompt 调优奠定了基础。

这篇文档是关于如何设置和启动一个名为“派聪明”的Go版AI项目。申请阿里百炼的API key、申请DeepSeek API key、安装Docker（包括Kafka、tika、minio、Redis、MySQL、ElasticSearch和zookeeper等）、启动项目

项目介绍：基于 RAG 构建的智能知识库系统，支持文档上传解析、语义检索与智能问答，旨在解决部门内部知识沉淀分散、获取效率低等问题。 技术栈：Gin、GORM、MySQL、Redis、Kafka、MinIO、Elasticsearch、Apache Tika

最近看了不少球友们的简历，除了工作党外，学生党的简历上基本上离不开外卖、点评和商城。差不多200份简历中，170份简历都会写这三个，一点都不夸张（）。>外卖、点评和商城如何写简历上：这也是没办法的事，一来学校不会给你提供实战的机会；二来不是每个人都有实习经历。随着求职门槛的不断提高，很多球友不得不自己去找项目做，但网上能找到文档很全，手把手教的项目实在寥寥无几。这可能也是为什么技术派一上线就广受好评的原因之一。之前也给大家推荐过一些实战项目，比如说：两个网盘项目：后面也会给大家推荐一些精品项目，比如说今天这