4.11 腾讯QQ二面

1.自我介绍2.读研原因和规划然后一直聊项目，拷打的太细了，给我整的汗流浃背了，比如结合项目问了:最近用了哪些国外大模型，各自有什么区别和特点你的项目如何防止Ddos攻击除了限流关停和ip以及用户限流的方法以外什么是sql注入，描述一下mybatis如何防止sql注入为什么使用redis存储对话记忆，除了比mysql快的原因以外介绍一下java中垃圾回收java中垃圾回收的是什么nginx和tomcat在你项目中各自的作用进程和线程的区别垃圾回收时是创建线程来回收还是进程，为什么https和http的区别你的项目是http还是https的网站，如何将http网站变成https其他还有一些问题，想起来了会补充在评论区算法:括号匹配总结--面哭了

1. 自我介绍2. 问大创项目（AI相关），没错就是大创项目，一个AIGC戏曲数字人生成的3. 项目相关（很少，随便说了说）4. 开始唠嗑，唠了将近70分钟，聊AI对行业的冲击等等，跟面试官互相传播焦虑，对未来充满了绝望5. 反问，问着问着又开始唠嗑，又唠了10分钟总时长100多分钟，全程0八股0手撕，面试官没开摄像头，还是周六晚上面的，感觉像KPI面，我是不是炸了。要是这样把我挂了我真要闹了呜呜呜23日流程更新，二面过，但还是复试状态

头天下午一面，第二天下午就二面看网上说二面会深度拷打项目，但是感觉面试官对我的项目不是很感兴趣，问了很多感性的认识，比如做这个项目有哪些成长，ai如何使用。项目问完来了一道hard然后接着问比较发散的问题，像对docker的了解，对分布式系统的了解，有没有看claude code源码等等，有点摸不着头脑。当天晚上就提交了面评，但是还没有后续许愿能过

二、Text2SQL 相关技术问题1. 不同数据表量级下，Text2SQL 的技术选型差异是什么？2. 为何要将数据表每一行数据向量化？使用的 Embedding 模型是什么？3. 行级向量化与表元数据（Metadata）检索的优劣对比，为何不直接用 Metadata？4. Text2SQL 业界常用方案、技术框架与难点你了解哪些？三、RAG 相关技术问题1. Jira Agent Rack 项目要解决什么问题？高频查询内容是什么？2. 为何采用关键词+向量混合检索？各自适用场景是什么？3. 结构化数据用固定分块的原因？什么场景不适合固定分块？4. 长文档 RAG 如何分块？标点分块如何解决语义割裂问题？5. RAG 中为何要加**重排（Rerank）**环节？你的项目是否使用？6. 加重排后效果变差的原因是什么？7. 是否做过Query 改写？解决什么问题？如何实现？8. RAG 与小模型微调的适用场景分别是什么？四、Agent 相关技术问题1. 多 Agent 系统采用什么架构？任务如何编排？2. OpenCloud、Perplexity 等 Agent 系统的核心是什么？3. Agent 的短期/长期记忆如何设计、区分与协作？4. Agent 系统相比直接用大模型的优势是什么？5. 用户如何自定义 Agent 与 MCP？流程是什么？整体上就是自己给自己挖坑，很多细节答不上来，面试了差不多50min，面试完感觉被抽干了，像是做了一次小丑，好不容易有次二面，被自己浪费了