前几天面试的时候，因为想让实习经历好看点，硬着头皮说了一句大话，结果面试被面试官当场追问，直接翻车，尴尬到想找地缝钻进去！就是那句“熟练使用LangChain搭建AI项目”，其实我就跟着教程做过一个最简单的demo，连核心逻辑都没吃透，纯纯凑数的，写在简历上的时候就贼心虚，就怕被问到。结果真的怕啥来啥啊，昨天面试，面试官看完简历直接问我，“你用LangChain搭项目的时候，怎么解决Tool Calling的冲突问题？” 我瞬间懵了，支支吾吾说不出来，脸一下子就红了。最后只能老实交代，说自己只是初步接触，还没深入研究，面试官也没为难我，但我能感觉到，他看我的眼神都变了，估计这次面试又凉了。真的...

bg211，暑假才转回南京校区😭😭根据星球做了一份简历，项目是一个rag+点评不知道能不能进八股简历上写的背的差不多了，hot100刷了一半，暑假想留校实习，做日常或暑假实习，求各种大佬指点，不玻璃心😭😭

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...