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[后端/AI工程实习生] - [CEO面]（oc已拒）面试问题速览1. 请简单介绍一下自己。2. 你是从什么时候开始接触编程的？第一个项目是什么时候做的？3. 看你简历上提到了Go语言，可以讲讲它的优劣吗？4. 你提到用Python做过模型微调，可以具体讲讲吗？（基于什么模型、用了多少数据等）5. （深挖RAG项目）可以详细介绍一下你在智慧农业项目中RAG问答引擎的实现方案吗？为什么选择将PDF转为Markdown再处理，而不是直接用框架提供的工具？6. （压力面/追问）RAG的局限性是什么？请举一个具体的负面例子，在什么场景下RAG并不能解决得很好？7. 你对未来的技术方向有什么规划？更倾向于Java后端还是AI工程？8. 考虑到你还在校，如何安排实习时间以确保投入度？我的回答策略与分析【针对问题】：Go语言的优劣势分析【我的回答策略】我重点阐述了Go语言在并发处理上的核心优势，提到了goroutine的轻量级特性和基于channel的CSP并发模型，并强调了它在高并发场景下相对于传统多线程模型的低开销。【回答分析】亮点：准确抓住了Go的核心特性，并提及了关键技术goroutine和channel。复盘反思：这是一个明显的失分点。面试官问的是“优劣”，而我只答了“优”没答“劣”，这会显得对技术的理解不够全面和辩证。改进建议：面试前应准备好技术的两面性。对于Go，可以补充几点不足，例如：1. 错误处理机制（大量的if err != nil）相对繁琐；2. 依赖管理在go mod出现前比较混乱；3. 泛型支持较晚，在某些场景下代码复用性不如Java。最好能结合与Java线程模型的对比，更能体现思考深度。【针对问题】：RAG技术的局限性，并要求举出具体的负面案例【我的回答策略】我首先从理论层面切入，提出RAG依赖向量相似度检索，如果关键信息不包含明确的关键词或语义关联较弱时，可能会检索失败。但在面试官的持续追问下，我未能主动给出一个具体、有说服力的负面应用场景。【回答分析】亮点：在压力下没有放弃思考，尝试跟上面试官的思路。复盘反思：这是本次面试的最大挑战和暴露出的主要不足。我的回答暴露了对技术的理解更多停留在“如何实现”，而缺乏对“技术边界和失效场景”的深入思考。这道题的本质是考察候选人的批判性思维和技术深度。改进建议：对于这类开放性问题，一定要提前准备具体、有画面感的例子。复盘后，我认为以下几个RAG的负面案例会是更好的回答：1. 多跳推理问题：当一个问题的答案需要结合多个独立的知识片段进行逻辑推理才能得出时，单次检索召回的上下文很可能是不完备的。2. 精确统计与计算：例如提问“知识库中关于‘A项目’的文档，过去三个月更新了多少次？” RAG无法执行计数或精确计算。3. 非结构化数据中的隐含关系：例如，无法直接回答“A和B两位作者合作过几篇论文？”除非知识库中有直接陈述这个事实的文本。4. 反事实或否定性问题：例如提问“请给我念一首你知识库里没有的诗”，RAG的机制决定了它无法处理这种“在不存在中寻找”的问题。

接着上回讲，这几篇秋招的朋友们可以看看，现在假如面试问到你可以吹吹牛。机器学习属于计算机或人工智能研究生的必修课，有些学校也开这个课，不过本科教育大伙懂的都懂，我明确可以说我自己学校教的没我自己教的好，我自己学的比他讲的细致多了，NLP任务：这里是重头戏了，已经有transformer架构了能替代RNN了。Transformer架构：现在NLP风头最盛，最好用的就算transformer了。这个东西也是后面出来的，为什么替代RNN，原因是提出了自注意力机制。然后比RNN快的多（解决了并行计算问题，这也是为什么现在能看到多卡并行计算的原因，10年前根本难以实现。）这个东西我要讲的细致些，这个架构...

0.自我介绍1.项目拷打2.令牌桶是怎么实现的？大致逻辑应该是怎么样的。3.谈谈springboot与spring的区别以及自动装配原理4.spring的IOC，DI，AOP的原理以及AOP的应用5.MySQL的慢查询如何查找6.如何优化慢查询一个大致流程7.除了数据库sql语句会导致速率变慢，在代码层面还有哪些会导致速率变慢。8.在学习JAVA过程中有哪些困难。

“xunlei”的子串数量，到底是多少啊？包含空串吗？怎么会有 22 这个选项的，有大佬能解答吗