1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...

能问问吉大非科班本科转码会给卡简历吗，另外本人想转后端Java，怎么样才能拿到大厂实习呢

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...

好不容易找到了一个大厂的offer，晚上在和几个高中同学聊天，聊到早知道读电气就好了，毕业进电网，虽然挣得没互联网多但是稳定多了，然后有个已经确定要保研的也是计算机的同学说：“就是，我学长说不读研到时候干个一两年就被裁了，不像电气”，虽然研究生确实比本科生要吃香，但我刚拿个offer就当着大家的面说这个让我很不舒服，感觉像吃了苍蝇，也不知道和谁排解情绪，还是拿来和牛油分享吧😔😔😔