下午预答辩

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

有没有大佬给点建议

就是觉得好漂亮，可能是配色？

🙌面试感想：暂无后续 1.自我介绍+项目2.（项目）GoZero 微服务框架整体情况 项目微服务是按照什么原则拆分的？MySQL 和 MongoDB 水平扩展机制有什么区别？3.项目里 Kafka 主要用来实现什么功能？除了你即时通讯这种典型生产者消费者场景，服务间什么业务场景适合用消息队列？4.为什么选择 Kafka，而不是 RabbitMQ 等其他消息队列？Kafka 吞吐量高的底层机制是什么？5.Go GMP 调度模型6.Docker 在云服务部署场景主要解决什么问题？Docker 保证环境隔离的底层机制是什么？7.你理解什么是 AI Agent？