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小白君653 来自亚马逊云科技技术品牌专区

devpress.csdn.net/awstech · 2026-05-06 08:49:17

互联网大厂Java面试问答：从Java基础到AIGC智能场景实战解析

本文以互联网大厂Java面试故事为线索，围绕电商、智能客服、AIGC等热门业务场景，递进梳理Java主流技术栈与最新AI工具，并配有详细知识点讲解，是求职Java岗位、学习大厂实战技能的实用参考。

#RAG #AI

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小白君653 来自亚马逊云科技技术品牌专区

devpress.csdn.net/awstech · 2026-05-08 18:08:49

互联网大厂Java面试全剖析：核心技术栈、智能Agent与业务场景应答

本文以音视频直播为主线，模拟大厂Java面试真实场景，围绕Java核心技术、智能Agent、RAG及微服务架构等展开3轮提问。面试官与小白精彩互动，附详细技术解析，适合面试复习与业务场景学习。

#RAG

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2201_75367393 来自亚马逊云科技技术品牌专区

devpress.csdn.net/awstech · 2026-05-10 12:48:45

Java大厂面试全流程揭秘：面试官与水货程序员谢飞机的技术碰撞

本文模拟互联网大厂Java求职面试，以面试官严肃提问与水货程序员谢飞机互动为主线，涵盖Java核心技术栈、微服务、数据库、消息队列及前沿AI技术，帮助读者系统学习技术要点和业务场景。

#面试 #微服务 #AI +1

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ALONG20 来自亚马逊云科技技术品牌专区

devpress.csdn.net/awstech · 2026-05-10 12:25:11

RAG 向量检索：原理、ANN、数据库选型与 Java 落地

文章摘要本文深入解析RAG向量检索的核心原理与落地实践。主要内容包括：1）向量检索流程：文档切块、向量化、相似度计算（余弦/内积/L2距离）和ANN索引（HNSW/IVF）；2）技术选型对比：Milvus适合大规模检索，pgvector适合PostgreSQL生态，Chroma适合轻量场景；3）Java项目落地建议：根据数据规模、业务场景和团队技术栈选择方案，PostgreSQL用户优先pgve

#RAG

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阿拉斯攀登来自智能体开发者社区

adg.csdn.net · 3小时前

RAG技术栈全景：从向量数据库到LLM

RAG技术栈全景解析本文系统拆解了企业级RAG系统的6层技术架构：数据层：文档解析(PyMuPDF/OCR)、分块策略(语义分块+滑窗)和元数据处理向量层：Embedding模型选型(BGE/OpenAI)和向量数据库(Chroma/Milvus) 检索层：混合检索(RRF融合)、Query改写和重排序(bge-reranker) 生成层：Prompt工程和LLM选型(GPT-4/DeepS

#RAG
m0_68857152 来自亚马逊云科技技术品牌专区

devpress.csdn.net/awstech · 2026-05-29 09:00:14

Java大厂面试全流程：支付与金融服务场景下微服务、消息队列与AI风控实践（含Spring Boot、Kafka、Redis、Spring AI等）

谢飞机，一位风趣的“水货”程序员，来到国内顶尖金融科技公司应聘Java开发岗。面试官严肃专业，问题从账户系统、交易处理、到AI风控环环相扣，涵盖微服务、消息队列、缓存、安全、AI等主流技术。

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