还是太菜了，下去沉淀一下1.rag的分割策略，如何提升检索的效果，项目难点等等2.召回和准确率的公式3.大模型温度，top-p什么作用4. 温度选1是否能保证输出一致5.文档的权限粒度如何控制到用户算法：最长无重复字串

为什么你这个Agent项目选择用 SSE 而不是 WebSocket？是怎么考虑的技术选型 在最近的 AI Agent 相关面试中，我发现这是一个必考的“送分题”。如果仅仅背诵“SSE 是单向、WebSocket 是双向”这类基础定义，很难打动面试官。 面试官真正想考察的，是你对业务场景的适配能力以及对网络协议架构的深度思考。以下是我总结的深度回答思路。 一、 核心分歧点：场景驱动选型 在面试中，我通常会先抛出一个观点：没有最好的协议，只有最适合业务的协议。  SSE (Server-Sent Events)：本质是基于 HTTP 的“长轮询升级版”。服务器在处理完请求后，保持连接开启，不断推...

有没有hr能查一下流程啊，身边的人都有面啊😭

1. 提问艺术 (Prompt Engineering)指定角色：“你是一位资深 Java 后端工程师”。明确任务：“编写/重构/解释/优化” + 具体功能描述。设定约束：“不使用第三方库”、“遵循 PEP8 规范”、“添加详细注释”。要求输出：“只输出代码”、“先解释思路再给代码”、“用 Markdown 格式”。2. 上下文管理 (Context)提供报错：直接粘贴完整的 Error Log 或 Stack Trace。相关代码：只粘贴与问题相关的函数/类，避免过长（注意 Token 限制）。数据结构：明确输入/输出的 JSON 结构或数据库 Schema。技术栈：说明版本（如 React...