AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

要招就招，每次一脚踢开，挂完一两小时后 发面试邀请，我又乖乖接受 还有机会吗

对不住了bro哈哈哈哈哈

自我介绍对未来的从业方向和技术栈有没有规划或偏好实习Redis Pipeline 是原子性的吗Pipeline 部分成功，如何定位以及解决八股JAVA 语言的垃圾回收机制在 JAVA 中是如何使用线程的如何定位和解决线程池满的情况Redis 支持哪些数据结构Redis Zset 在数据量比较小时，底层采用的数据结构算法在存储引擎为 InnoDB 的 MySQL 中，分页获取数据（每页有 10 条），如何获得第 50w 页的数据二叉树的后序遍历（非递归实现）