📍面试公司：阿里国际🕐面试时间：26.4.9-45分钟💻面试岗位：AI应用开发❓面试问题：非简历上的补充介绍构建向量与关键词混合检索的背景、具体实现逻辑，以及为何选择ES作为统一存储引擎而非独立向量数据库，以及ES如何存储向量化文本和文本的？向量与关键词检索的结果怎么处理的？针对混合检索效果的评估，你采用了哪些指标？当前评测方法存在什么局限性？后续计划如何构建更贴合水利业务的评估体系？在多格式文档解析环节，为何选用Apache Tika而非直接调用大模型进行解析与分块？这种选型背后考虑了哪些工程约束？介绍Redis Bitmap管理文件分片状态的作用。了解过业界的上下文记忆和多轮对话吗？...

吓哭了，明天被面试塞满了

，有没有什么老主神学，祝我一臂之力

很多程序员把AI当成“神笔马良”，甩个需求就等着收货。结果几天下来，虽然功能实现了，但代码风格各异、命名全靠缘分，原本整洁的工程硬生生被AI喂成了“屎山”。在AI时代，工程规范不再是锦上添花，而是防止项目崩盘的救命稻草。1. 结构化Prompt：拒绝“盲盒式”生成想让AI产出高质量代码，你的指令必须像需求文档一样严密。别只说“写个支付接口”，试试「上下文+约束+输出」的模版：上下文：我在用 Spring Boot 开发，当前处于订单模块。约束：必须使用驼峰命名法，所有数据库操作需封装在 Service 层。输出：代码中严禁出现硬编码，异常需统一抛出给 GlobalExceptionHandle...