懂车帝ai后端开发一面-日常实习

1.自我介绍2.实习经历3.redis 八股4.mysql 索引等八股和延伸5. 两道题a.给出三个场景，给一个表建立索引，写出sql 并回答原因b.多线程交替打印问题6.反问：业务：toB商业化交易Base:重庆

1. 介绍一下 bge-m3 和 DBSCAN，以及它们各自的优势bge-m3 是一个面向检索场景的多功能 embedding 模型，它的特点不是单一做稠密向量表示，而是把 dense、sparse 和 multi-vector 几种检索能力统一到一个模型里。dense 表示负责语义相似，sparse 表示更接近关键词匹配，multi-vector 更适合长文档和细粒度匹配。这样做的好处是一个模型可以兼顾语义召回和词面召回，尤其适合知识检索、教育问答、题目匹配这类场景。DBSCAN 是一种基于密度的聚类算法。它通过两个参数来定义簇：一个是邻域半径 eps，一个是形成核心点所需的最小样本数 mi...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.项目拷打3.你的数据存储结构是什么样的？这么点数据为什么要分表？怎么分表的？读写分离各节点怎么通信。redo log，undo log，binlog区别，热点key问题你怎么解决，性能瓶颈在哪，键值怎么设计？版本号存在哪？路由表里有什么字段？4.解释一下几个ai相关的名词5.rag具体流程6.你怎么做的压测7.你什么地方用了消息队列，说一下流程

1. 请做一个简短的自我介绍2. 在你的项目里，挑一个技术难度大点介绍一下3. 你平时工作中用过哪些 AI 编程工具4. 对 Python 掌握如何？在你的实际使用里主要承担什么角色5. 对协程了解吗如果面试官保留“协程”这个点，其实完全可以只从 Python 角度展开。你可以说协程适合 I/O 密集场景，比如异步调用多个外部工具、并发请求检索服务、批量处理模型请求、流式返回等。协程不是让 CPU 计算变快，而是提高等待 I/O 时的资源利用率。在 Agent 场景里，协程比较适合做并发检索、多工具并发探测、异步日志上报、流式 token 处理这些事情。如果继续深入，可以提一下 asyncio...