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攒攒人品！ 1. 项目拷打2. 多模态大模型有什么了解3. Agent skills4. 怎么加强大模型记忆机制5. 多Agent执行策略的智能选择和切换机制设计6. SSE的局限性7. lora效果不好怎么办8. RAG动态知识更新9. 大模型项目遇到了什么问题10. lora的缺点，改进方向11. 复杂任务执行准确率提升的评估方法12. 多轮对话的实现方案13. RAG评估方案14. 了解过市面上有哪些智能体agent吗15. 介绍一些AI大模型16. MCP和Function Calling

2026年03月24日 虾皮二面-数据平台全程50分钟。上来先聊了几分钟个人情况，为什么做后端，有没有学过大数据课程什么的。中间主要问问实习项目做的情况。做了什么，怎么做的，遇到的难题及解决，项目规模，所在部门。最后给个题，（提供了一段日志处理代码题）请计算字符串例子里面 HTTP 状态码是 200 的百分比。也不难。简单反问。春招第6面，就结束了。这次可能参考价值一般，没有八股，项目也没有问比较深入的问题，手撕的话也就纯字符串切片统计的模拟。这个面试官比较和蔼，没有什么拷打。部门具体名称不记得了，只知道是做什么集团内部数据平台的。更新：已挂。意料之中吧，问题不大。一面能过就很奇怪，本来在一面...

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.项目拷打2.实习拷打3.OCR 结果有噪声或错误时，你是怎么做纠错或提升解析质量的？4.多模态检索中，图像和文本向量不在同一空间时，如何实现对齐？5.Agent 中长短期记忆如何设计？各自存什么，怎么触发读取？6.多轮对话中，如果不同轮次的记忆发生冲突，你如何处理？7.用户情绪异常（投诉、愤怒）时，Agent 如何在不中断主流程的情况下进行干预？8.长文档为什么一定要切 chunk 再做向量化？不切会有什么问题？9.chunk切分时为什么要有重叠区域？比例一般怎么确定？10.稠密向量和稀疏向量的区别是什么？各自适合什么场景？11.是否做过关键词召回和向量召回的融合？具体怎么做的？12.向量检索中 Top-K 设置过大或过小分别会带来什么问题？13.余弦相似度和欧氏距离在高维空间中的差异是什么？实际怎么选？14.为什么需要 rerank 模型？它解决了向量召回的哪些问题？15.rerank之后的截断策略是怎么设计的？为什么选这个 K 值？16.文档发生局部更新时，如何做增量索引而不是全量重建？17.RAG 中如果没有召回到相关知识，如何约束模型避免胡编？18.HyDE 在 query 模糊时是如何提升召回效果的？19.超长上下文模型出现后，RAG 架构的必要性是否会下降？20.大模型高并发调用时，如何做限流、降级和成本控制？

发点面经攒攒人品～1.进程和线程的区别是什么？2.早期没有线程只有进程时是怎样进行任务调度的？3.JDK21 有哪些更新？4.给一个学生表，写 SQL 查询总分最高的三个学生的学号和总分。5.给三种查询场景在千万级数据下如何设计索引where条件分别是学号总分和学号科目、总分和学号6.volatile 有什么特性？如何实现的？7.volatile 可以保证原子性吗？为什么？8.synchronized 和 ReentrantLock 的区别是什么？9.ReentrantLock 的公平性是如何实现的？10.Redis 中存放点赞数据通常用什么结构？11.热帖一般怎么实现？12.zset的底层结构是什么？13.跳表的时间复杂度是多少？14.多级缓存一般怎么实现？15.缓存和数据库的一致性怎么保证？16.集合类型的最大 key 或容量一般怎么控制？17.平时是怎么使用 AI 的？18.了解 AI Agent 吗？