哈啰出行海量hc，等你来拿offer

我还记得24年研究RAG的时候，压根没有想到，后来技术的发展，大模型的上下文能长成现在这个样，而且随着技术进一步发展，其实Memory的加入确实能让Agent的上下文能力变得很强，但真当面试时如果被问到这个问题，你得清楚，其实是一个非常典型的面试陷阱。（我准备的答案在文末）为什么这么说？如果你跟风回答“会”，面试官很容易判断你缺乏工程落地经验，也没有真正考虑过成本问题。但如果你回答“不会”，面试官往往又会继续追问：既然不会，那现在模型拼命把上下文窗口做到几百万Token，难道方向错了吗？RAG还有存在的必要吗？你会觉得，这道题似乎怎么回答都不对：说“会”，显得外行；说“不会”，又像是在否定技术...

实习offer又来了，在家无聊的很😭，大家一起加油！！

1. 介绍一下你的 RPC 项目？这个项目是实际应用还是练手？2. 你的 RPC 框架中，应用服务器可以有多台，怎么选择调用哪一个？这涉及到负载均衡策略。常用的策略包括：轮询（Round-Robin）：按顺序依次分配，适合各服务器性能相近的场景。随机（Random）：随机选择一台。哈希（一致性 Hash）：根据客户端 IP 或请求参数的 Hash 值绑定到固定节点，适合有状态服务或需要缓存命中率的场景。加权轮询 / 最少连接数：根据服务器的实时负载或预设权重进行动态分发。我的 Demo 中主要实现了一致性哈希和单纯的轮询机制。3. 怎么保证多个应用服务器之间数据的同步呢？RPC 框架本身是一层...