说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...

实习经历拷打xxljob任务执行流程xxljob和传统的定时任务的区别xxljob和你的应用交互过程k8s服务发现机制feign是如何发现服务的有没有用过其他关系型数据库pg和mysql相比的优势pg连接数据库参数用过哪些juc包下的apisynchronized和reentrenlock的区别conditon队列有哪些方法condition和lock的关系线程池核心参数提交任务的方式替代线程池的方法有没有用过competablefutrue线程池和mq对比 优缺点有哪些负载均衡算法mvcc索引失效mq缺点分布式id生成策略redis生成分布式id和uuid生成哪个快把bean注入到容器的方法spring三级缓存解决循环依赖的具体流程redis模型？redis缓存淘汰策略lru 最近最少啥意思 redis自己怎么做权衡rpc框架有哪些特性接触过哪些rpc框架ai在项目中起到什么作用用过哪些策略模式 项目中的应用代码怎么定义的反问面试评价 提升技术栈广度组内业务

我自己做了一个 AI 后端项目 Mini-Doubao 。这个项目不只是“调用大模型接口聊天”，而是围绕真实工程问题做了完整实现，包括：SSE 流式对话RAG 知识库检索Agent 工具调用闭环多轮会话上下文管理线程池隔离与异步收尾邮箱验证码注册/登录/找回密码项目背景基于火山引擎（豆包模型）API 构建。目标是做一个“可对话 + 可检索 + 可扩展工具能力”的系统，并解决 AI 场景中常见的工程问题：长连接、异步任务、上下文成本控制、服务稳定性等。核心能力1）RAG 异步摄入链路文档上传后通过 RocketMQ 异步处理完成“解析 -> 切片 -> Embedding ->...

timeline:3.3投简历 （好像公众号是3.10才发的招聘通知，算是提前投了，抢的第一批）3.10一面，大概四小时后发二面通知3.13二面，十分钟后发三面通知3.16三面，半个小时后打电话，口头offer一个多小时后发了录用函在准备过程中，我自己写了一个1万多字的面经，主要是参考牛客上各位大佬，感兴趣的人可以看看:【金山文档 | WPS云文档】 JD面经https://www.kdocs.cn/l/ceJoEbEJIUWZ字节的也有，但是比较旧了，不是最近的【金山文档 | WPS云文档】 字节面经https://www.kdocs.cn/l/cutWCzW04qyL面经相关前俩技术面，最后一个HR面，面经问的不多，主要是偏项目，可能是因为我上一段实习干的一个工作和他们需要的很接近，二面就纯问项目，没什么八股和算法一面:算法题: leetcode300变种，要求子序列延续MySQL索引，索引结构，覆盖索引什么的（还问了一些但不记得了，这个就是我撕算法的时候十分钟写完，结果acm模式输入输出不熟悉，多写了一个nextInt（），掰扯了20多分钟答案都不对，当时面完心态很爆炸就没记面经）二面: 纯项目三面: 介绍自己，未来的规划，有什么缺点，在上段实习挑一个印象深刻的事情说说，对jd公司的评价，什么时候能来能干多久整体还是挺顺利的