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，...

😅

还能这样？直接把面试取消了。为啥呀

Nginx 是七层代理还是四层代理？你用过 LVS 吗？你的后端跑了两个 Tomcat 服务，在分布式架构下，Session 的会话保持（一致性）是怎么做的？什么是缓存穿透？简单讲一下你的项目中是如何用布隆过滤器解决缓存穿透问题的？场景设计题：如何设计一个海量日志采集系统（要求：日志尽量不丢、中间需拦截并添加流量/用户特征等处理、未来支持动态扩容）？谈谈你的技术架构设计思考。在业务代码中通过 AOP 记录完日志后，具体该如何将这些日志传输并提交到那个独立的日志服务上？如果该日志系统要求对接全集团的服务，日志量极大且 QPS 极高，应该如何设计高吞吐架构？如果在日志系统引入 Redis 缓存“热...