给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.介绍一个比较熟悉的项目3.多路检索的作用是什么?怎么对多路检索的结果进行融合?4.意图识别怎么做到的?5.多路检索比单路检索的召回率提升多少?6.会话记忆怎么做的?滑动窗口具体怎么设计的?摘要压缩用的什么压缩算法?7.公平排队是怎么设计的?是只针对请求还是也会区分用户?如果有100个用户都来访问，但是1个用户就发了大量的请求甚至能让大模型崩溃，有处理吗?8.如果收到了用户恶意的请求，比如让输出一些大模型的私密信息等等，有防护吗?9.调用的是什么模型?有比较过不同模型的效果吗?10.熔断降级的效果是什么?11.做项目的时候有什么难点吗?12.分块用了什么方法?13.问了一些缓存结构相关的问题，CacheAside模式还有二级缓存这些14.ThreadLocal里面存了什么?什么时候清除?15.为什么在写操作的时候是删缓存而不是更新缓存?16.场景题:如果用二级缓存做一个展示商品信息的业务，那么本地缓存和redis中分别存什么数据?

虽然嘴上说着不想再面了，但是今晚身体还是诚实地准时点开了面邀链接。部门是核心本地商业，偏向酒旅下面的景点。本来准备了一个工作流项目和一个优惠券秒杀项目，结果全程都是ai和ai coding相关，完全没问第二个项目，也没有手撕，供大家参考。这两个项目都不是实验室的课题吧？都是你在GitHub或其他平台上自己学习实践的项目，然后做了相应的改造，对吗？看一下你这个工作流编排平台，它产生的背景或要解决的问题是什么？我能不能理解为它类似Coze、Dify这类工作流编排产品？你提到和它们有所区分，具体做了哪些改进或不同之处？你说这是自研层面的东西，整体设计思路是怎样的？其中稳定性能力建设这部分，有没有参考...

问了下rag项目和短链接项目，引申的一些rag八股和redis、mysql也都答上了，时间差不多一个小时，面试的时候也没什么太多的压力，当时还以为能过一面，结果面完几分钟去看直接挂了。🤣🤣🤣已经在思考要不要转战考研了，今年星球项目、0实习、9本感觉和路边一条野狗没啥区别，约面机会没多少，约到面了横向也是一坨，今年就业难度远超预期😂😂😂

目前大一下学期，刚开始学黑马点评，但是总是在网上看到学院本路边一条，根本进不了面，反正看到就很难受吧，幻想着努力能进个中厂，难道学院本就要被饿死吗