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万法AI一面 2026-2-4 1你项目中 ES 的数据是直接写入，还是从数据库同步后再查询？ 2ES 是否做了大宽表，通过 binlog 同步数据库数据？ 3项目中 ES 的索引是如何设计的？ 4数据库索引有哪些数据结构？ 5Redis 主要用在什么场景？ 6JVM 的垃圾回收器有哪些？CMS 的垃圾回收过程分哪些阶段？ 7平时写代码会用 AI 编程吗？ 8你项目中用 Spring AI 做图片识别，提示词写得多吗？用的什么模型？ 9若要实现一个 AI 小助手，需要记忆管理和向量库 RAG，该怎么实现？ 10AI 开发和传统开发有什么区别？各有什么优缺点？ 11如何解决或降低 AI 幻觉问题...

1.实习为什么都那么短(两三个月)2.简历项目投入精力最多的部分？3.项目难点在哪？4.向量模型维度是如何选择的，为何是2048维？5.精确度如何计算的，测试集规模是多少？6.小说传记和电商场景分别选什么维度，如何定制RAG策略？7.不同向量维度在向量空间的本质差异？谁的信息密度大？8.对话压缩是如何做的，上下文窗口策略？为什么固定轮次为15轮？9.工具执行过程应该放在上下文里嘛？10.类似的上下文压缩策略你了解过有哪些？(答claude code)11.聊聊claude code的工作流，最佳功能体验是什么？12.claude code的plan模式和你项目里ReAct的plan有什么区别13.实习规划14.反问

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作为Java开发，看了一圈大家的简历，发现很多人的通病是“重技术栈，轻业务价值”。很多简历就是单纯罗列：用了Spring Boot、Redis、MySQL，做了用户管理模块。但对于我们做后端的来说，面试官更想看的是你技术的深度和解决复杂问题的能力。比如，用了Redis，是只做简单缓存，还是解决了缓存穿透、击穿问题？并发量上来时，数据库索引是怎么优化的？这些“因为...所以...最终...”的量化成果才是简历的灵魂。建议把那些虚的形容词删一删，换成实打实的性能提升数据，毕竟代码能力不是靠“精通”两个字证明的。