面试很难，还是要多多练习，感觉自己说不明白业务逻辑1.实习经历中涉及AI的部分说一下2.向量召回之后为什么还要Rerank呢3.粗排和精排在开销上有什么区别呢4.粗排和精排在考虑相似度的时候有什么区别5.背后有什么机制支撑它更精确地做这种精排呢6.第一段实习构建的文档数量级7.用什么方法能很高效地做相应的召回和检索8.就是如此多的文档下，如何更快地去检索出来相应的文档呢9.Agent和RAG怎么样封装再去对外提供这样的一个服务呢10.有了解过构建Agent的范式吗11.区别和使用场景12.了解过多Agent吗13.一般我们核心要关注哪些点14.多Agent没有做过实践吗15.Agent的记忆说说你的理解16.有做过记忆的实践吗17.用过LangChain和LangGraph这样的框架吗18.主要用了框架的哪些特性19.LangChain4j是把组件做了封装是吗20.如何实现的流式输出21.有没有其他方式实现Stream流式输出的这种感觉22.Kafka如何保证的高性能23.实现分布式锁一般会有哪些手段24.抛开Redis呢，实现分布式锁的手段25.有遇到过OOM的情况吗

面试时间： 5.21技术栈： Agent、Java、Python、Node、SQL、前端面试题目1.自我介绍2.新闻数据来源、数量规模如何存储，数据库表如何设计的，存哪些字段数据来源：RSS 订阅、爬虫抓取、第三方 API（如 NewsAPI）。存储规模达百万级时采用分库分表或时序分区。表设计核心字段：id、title、content、source、publish_time、category、embedding_vector（外链向量库）、create_time。按发布时间做范围分区，热数据放近期分区加速查询。3.新闻向量数据库如何分区？文本编码方式，新闻词嵌入，如何召回，编码方式和召回方式如...

有没有大佬帮我选选offer,美团base北京，阿里base广州，美团暂时已经接了，要不要撕了去阿里呢。美团是本地核心商业软件开发全栈方向，阿里是阿里国际技术下面的ai应用开发😭😭😭女朋友也在北京实习，但是未来不会在北京工作。

1. 自我介绍2. 如何在工程上实现兜底机制？具体到代码层面怎么做？答案：兜底机制不能只写一句“失败后重试”，要按失败类型分层。模型层可能超时、限流、返回格式错误；检索层可能无结果、召回低相关；工具层可能参数错误、权限失败、下游服务不可用；生成层可能答案无引用或不符合 schema。不同错误要有不同兜底，不能统一重跑。工程上我一般会做三层兜底：第一层是重试，比如超时、临时网络错误可以指数退避重试；第二层是降级，比如大模型失败就切小模型，rerank 失败就用召回分数排序；第三层是安全返回，比如证据不足就拒答，工具失败就返回部分结果和失败原因。对于有副作用的工具，不能盲目重试，必须加幂等 key...