📍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？...

第一次真正感受到“技术判断”这四个字，不是在写完代码的时候，而是在一次方案评审前。需求看起来并不复杂，业务要上线一个新能力，时间不算宽裕，但链路很长，涉及多个模块联动。导师把文档丢过来，只说了一句：先别急着写，先把可能出问题的地方找出来。 我最开始也和很多实习生一样，下意识会先看接口、看表结构、看怎么把功能做出来。但越往下梳理，越发现这不是一个“把需求实现”就结束的任务。高并发场景下，任何一个看起来正常的调用路径，都可能在流量起来之后变成瓶颈；任何一个默认重试、超时设置、依赖堆叠，都可能把局部问题放大成全链路抖动。 于是我先没动代码，反而花时间把调用链、异常路径和兜底逻辑一条条画清楚。哪些请求...