一面 40分钟  ai相关的工具和相关的知识是从哪获取的 解释ai中的token token还有哪些用处吗 上下文是什么，上下文的大小决定了什么指标 在上下文窗口大小限制的情况下，如何更合理的处理上下文 向量数据库你了解的有哪些 向量数据库和传统数据库的区别 向量数据库的匹配相似度的方法  余弦相似度 面试官补充：欧氏距离（L2）   对余弦相似度的理解，是如何计算的 mcp解决什么问题，为什么模型会引入mcp概念 mcp由几部分组成 如何使用mcp的方法 electron主进程是如何处理mcp连接的安全性的  没太明白，问了面试官后，说的是zod校验   function calling是什...

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面试这事儿： 面试官在 1-2 小时里做一件事——把你还原成一张“人才画像”，然后和岗位需要的画像做匹配。你看到的是：我问你项目、问你方案、问你观点、问你为什么。 我脑子里做的是：你的能力边界在哪、强项是什么、短板是什么、风险点在哪、成长性如何——你来了以后能不能交付、能不能扛事、是否值得信任。这篇文章想讲清两件事（站在面试官视角）：面试官到底在面什么：我们如何在 1-2 小时里，把你还原成一张“人才画像”（能力边界、擅长领域、风险点、成长性）。面试官怎么做判断：我们具体看哪些维度、怎么追问拿证据、最后怎么下“通过 / 不通过 / 人才库”的结论。一、你看不到但一定存在的东西：岗位画像很多候选...