神人go语言

本人是下游211大二学生，目前还没有开始自学，打算从现在开始深入学习一门语言和技术，在网上看大都推荐c++和java，之前听学校的学长推荐java或go，想问问大佬们对我来说哪门语言就业前景最好，目前对各种岗位不太了解， 可能还是想从事后端

调用大模型如通义千问 token限制 关系收费标准，token限制指输入或输出的字数嘛？如何利用缓存最大化效益，面试官说把system_prompt做缓存？？没明白啥意思 面试官说的“System Prompt缓存”：核心优化策略这绝对是一个高级且实用的优化技巧。我们来理解一下他的意思。为什么可以缓存？在多次对话中，这个 System Prompt 通常是不变的。但在标准的API调用里，你每次请求都需要把它和用户问题一起发送，这意味着你需要为这段重复的文本反复支付输入Token的费用。

到目前为止，个人感觉 90%以上的 AI 后端项目都是极其相似的一套：LangChain4j/Spring AI 搭个框架 + 调用大模型 API 做一下问答功能 + 搞点向量数据库做做 RAG 知识库 + 接点 MCP 调用一下外部系统的 API然后就没有然后了。最主要的问题是，这样的 AI 应用开发项目，基本不涉及什么高并发、高可用、分布式的场景，对于后端来说可以深挖的点很少，对于大模型来说又不涉及微调优化之类的。导致了一个很尴尬的局面：1.用这些“AI 后端项目”去面后端岗，候选人和面试官都不知道从哪挖项目的亮点。对于大部分中小厂来说，他们的业务都没有接入 AI 的必要，面试官一看你这什么，xxRAG知识库管理系统，不知道你这项目有什么价值，太简单了也没有什么场景题可挖。2.用这些“AI 后端项目”去面 agent 开发岗、大模型应用开发岗，后端出身的小伙伴不知道怎么扛住大模型相关问题拷打。这类岗位可能会拷打：怎么优化 RAG 召回、提示词工程怎么做的、向量检索原理……有些甚至问大模型微调怎么搞，大模型基础比如 Transformer 之类的。整体来说，这方面没有多少整理完善的八股，相关问题也偏实践，即场景题，但是此场景题与后端场景题既有共同的地方，也有不少出入，不是后端转过来做个玩具项目就能搞明白的。总结起来就是这些“AI 后端”的玩具项目难以包装，挖不深，拿来面两边都不讨好。可能最佳的解决办法（针对后端岗）是把它作为一个附加的服务模块加在已有的项目上，而不是独立拿出来。

本人 27届 双非 java。各位大佬，我目前处在一个很尴尬的阶段，想求助大家的经验和建议。最近写了一个集成ai的项目，使用了若依框架，比如内部框架已经集成了美团GTIS防重、Excel异步导出、分布式锁等各种企业级解决方案。我就是基于这些“轮子”去完成业务需求。但最近准备简历时，我陷入了深深的困惑：当框架已经为你准备好了一切，你的技术亮点在哪里？比如：防重？框架有现成的@RepeatSubmit()注解。分布式锁？框架有@DistributedLock。导出？框架有异步导出组件。我仿佛成了一个“API调用者”。我知道业务逻辑很重要，但技术上，我感觉自己只是在“组装”，而不是“创造”。我的具体...