金山软件面经（C++开发）

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...

两段实习……春招好冷淡啊，投了一大堆，约面俩，都过了十多天没动静，其它也没动静，boss已读不回哎，怎么办啊，焦虑死了……

是个千人厂，没听过名字。1. 做一个自我介绍。2. 你这个项目和技术栈从哪里学的？有报辅导班嘛[答 都是是自己网上学的，学校教的东西没用]3. 我看了你放在github上的项目，前端也是你写的嘛[答 AI写的，90%精力用于后端开发，前端单纯用于作为后端逻辑的可视化技术验证(骗你的其实后端也是AI写的)]4. 好，你觉得这些技术栈研究得最深刻的是哪个[答 八股压根没背到后面，昨晚背了MySQL就说MySQL]5. 那讲一下MySQL的索引[答 从B+树选型一路吟唱到联合索引，索引失效]6. 联合索引ABC问题，AB走索引嘛，BC走索引嘛？BAC走索引嘛？A or B 走索引嘛[走，不走，走，不走。面试官点头说可以]7. 讲一下项目里Redission分布式锁实现8. Watchdog机制具体是怎么工作9. 消息队列有考虑过Kafka嘛，怎么选型的10. 你这个项目消息队列可能出现什么问题，怎么解决这个问题？[瞎扯没用的，被面试官引导答了视频处理可能产生消息堆积问题，然后开始吟唱]11. 文件分片自己写的还是用的什么框架?上传进度的Redis数据结构？上传的视频有多大?小分片大小？12. 项目里Redis会话记忆是啥意思？[面试官说不行，没人把这个全放Redis里[生气R]]13. 那这和直接查数据库有什么区别[扯了Token成本和解决幻觉问题之类的，给面试官听笑了，我最后也没绷住]14. 你平时是怎么使用AI coding的15. 算法，给了我一个leedcode链接，一看做过了。然后换了一道三数之和，也做过了。然后面试官说算了，让我讲讲思路吧反问:1.有什么需要提高的地方2.介绍一下部门业务有哪些这个面试官真的感官非常非常好，问问题还疯狂引导，感觉不会也会了。找实习  牛客AI配图神器#

1、知道 GPT 和 BERT 这种模型的基础框架是怎样的吗BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 的预训练模型，但结构和任务目标不一样。BERT 一般采用 Transformer Encoder 堆叠起来的双向编码结构，在预训练时主要做 MLM，也就是随机遮盖一部分 token，让模型根据上下文去恢复被遮掉的词，因此它更适合理解类任务，比如分类、匹配、抽取、检索表示学习。GPT 采用 Transformer Decoder 堆叠起来的单向自回归结构，在预训练时做 next token prediction，也就是根据前面的 token 预测下一个 token，因此它更适合生成...