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

那如何实现 RBAC 呢？派聪明用的是 Spring Security。Spring Security 本质上是一个基于 Filter 的安全框架。当请求进入应用时，会经过一系列安全过滤器链，每个过滤器负责不同的安全功能，比如认证、授权、CSRF 防护等。

1. 先用【语义搜索】进行大规模的海选，保证不漏掉任何可能相关的结果。 2. 再用【关键词搜索】进行严格的精选，确保结果内容是准确的，把不相关的都筛掉。 3. 最后，把两种搜索的分数综合起来排序，得到一个既智能又准确的最终排名，返回给用户。

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。

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

这篇文档讨论了一个系统如何处理大文件上传的功能，包括分片上传、断点续传、文件合并、异常处理、权限管理、消息队列使用以及文档解析等方面的细节。

主要针对 RBAC、Spring Security、JWT，权限校验和过滤做出的一系列面试题预测

派聪明的核心技术栈包括 ElasticSearch、Redis、MinIO、Kafka 和 Apache Tika，本篇内容包括文件上传、向量化、RAG、缓存设计、智能问答环节的面试题。

RAG、Function Call、MCP、A2A、transformer、等高频 AI 相关面试题，一网打尽，这波 AI 热度，必须拿下。

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。