百度社招，web 后端开发

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，...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

究极折磨，缓了三天才想起在牛客发布。

1. 自我介绍2. SSE 跟 WebSocket 有什么区别？为什么模型推流场景很多时候选 SSE，不选 WebSocket？答案：SSE 是服务器到客户端的单向流式推送，基于 HTTP，天然适合把模型生成的 token 一段一段往前端推。WebSocket 是全双工协议，更适合双方都要频繁通信的场景，比如协同编辑、实时游戏、双向控制。模型推流大多数时候是服务端连续输出、客户端被动接收，所以通信模式上 SSE 更贴近需求。另外 SSE 在工程上更轻，和现有 HTTP 网关、鉴权、中间件、日志系统、Nginx 代理兼容性更好，浏览器原生支持 EventSource，实现成本低。很多公司不选 W...