AI应用开发 实习面经 快手

Spring AOP怎么实现的 注解失效原因 就是拿不到代理对象RocketMQ怎么保证消息不丢失 幂等 重复消费最后问如果宕机了消息会不会丢 肯定不会丢最后说 说mq设计就不会让他丢消息满接口优化 RT多少 效果怎么样线程池配置MySQL MVCC怎么实现的简单说说你了解的RAG  会议转换客服怎么设计 提示词 Skills用什么AI比较多算法 生产者消费者模型建议 AI可以再学学

一面：自我介绍skills和mcp的区别介绍A2A协议，主要是用在哪些场景 有没有实际应用过代码分析agent是做什么需求的，这种分析是文件粒度还是行粒度 agent进行代码检索是如何实现的，比如提到了某些功能或者是某些报错堆栈，agent是如何查找到的，没有具体行数的话是如何检索呢对RAG了解多少 做知识检索是用哪些方式做检索的 用了哪些中间件 了解过哪些做向量检索的数据库对大数据这边的组件有没有了解线程跟协程的区别描述一下什么是工厂模式操作系统的内核态和用户态都是什么，有什么区别什么是零拷贝 c++里面有哪些封装的接口是零拷贝的简单说一下常用的网络协议，http和rpc的区别，rpc的优势...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题项目1. 简单介绍一下这个系统的知识库问答架构，从文档入库到最后回答的完整链路是怎样的？2. 向量检索用的是什么索引类型？3. 在召回之后有没有做重排（Rerank）之类的操作？4. 你知识库的准确率和召回率是怎么评估的？5. Spring AI Alibaba 的 Function Calling 是怎么实现的？模型如何决定调用哪个工具？6. 如果工具调用失败了，你们设计了什么处理机制？7. Execute Plan 模式具体是怎么实现的？8. 平时哪种模型用的比较多？9. 平时编码时会用哪些模型？10. 在选择向量数据库时，有没有看过其他的（如 ES、Milvus 以外的选择）？它们之间的区别你大概有概念吗？11. 在写 Prompt的时候，你有哪些实践经验或设计原则？12. Graph Rag / Agentic Rag了解过吗13. 在秒杀下单中，Lua 脚本具体做了什么？为什么要用 Lua，而不是分开执行多条指令？14. 这个项目你自己做过压测吗？15. 对系统能扛住的流量（QPS）有没有具体的概念？16. 对于什么时候该上缓存、什么时候该上本地缓存，你大概的概念是什么Java 基础1. 线程池的核心参数有哪些？2. 线程池内部的具体工作流程是怎样的？3. 核心线程数和最大线程数一般怎么确定/计算？场景题1. 你觉得目前 RAG（检索增强生成）最大的瓶颈是什么？2. 假设要给电商平台搭建一个百万/千万级的商品知识库问答系统，你会怎么设计？3. 针对商品信息（如价格、描述）可能被商家动态更新的情况，你的知识库设计需要考虑什么？手撕：二叉树的层序遍历

1. 项目里是把 skill 直接塞进 system prompt 的，如果 skill 太多，占用上下文窗口太大，怎么处理不能把所有 skill 常驻塞进 system prompt，这样会带来三个问题：上下文窗口被占满、候选技能噪声太大、模型在选择 skill 时更容易混淆。更合理的方式是把 skill 做成外部注册表，system prompt 里只保留最小规则和调用协议，真正的 skill 描述按需动态注入。常见做法是先做一层 skill routing。可以用规则、分类模型或者向量检索先筛出 topk skill，再把这几个 skill 的 description、参数 schema...