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继续来分享下之前的面经~强度好大，俺不中咧。。。。1.实习中多智能体系统包含几个智能体？它们之间如何交互？2.意图识别模型需要识别多少个意图？3.750B 模型用于什么场景？4.实习中 Qwen3VL 模型是多少 B 的？用于什么场景？5.在实习中，你主要的贡献是什么？6.检索环节做了哪些优化？7.答案生成环节做了哪些优化？8.是否做了 SFT 或强化学习相关工作？在哪个环节做的？9.SFT 过程中是否对类别标签做了清洗或修正？10.强化学习的样本量是多少？11.基础模型经常分类分不准的案例有哪些？12.在校项目中，为什么用对话数据来增强数据集？13.在校项目任务的输出可以简单描述并举例吗？14.单智能体能否完成在校项目相关工作？为什么要使用多智能体？15.LangGraph 相对其他开源智能体编排工具的优点是什么？16.在现有场景中是否需要用到 LangGraph 的状态管理功能？17.如何理解 Long-term Memory 的实现方式？18.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆，有什么想法？19.Context Window 能否储存大量电商交互信息？如何解决存储问题？20.推理时若将大量 Memory 以 Token 形式给到大模型，Token 长度过长该如何处理？21.强化学习有哪些常用技巧？22.若通过 SFT 进一步提升模型准确率，常用的手段有哪些？23.SFT 的理想数据量是多少？如何确定？24.SFT 数据分布一般怎么取？为什么选择该分布而非其他分布？

ps：如果这篇帖子对于还在找工作和找实习的你有所帮助，可以关注我，给本贴点赞、评论、收藏并订阅专栏；同时不要吝啬您的花花这是一个非常经典的MySQL索引优化问题，涉及到联合索引（Composite Index）的最左匹配原则（Leftmost Prefix Rule）。直接给出结论：使用 (b,c) 查询 通常会导致索引失效（即走不到索引），除非 MySQL 优化器判定使用索引覆盖（Covering Index） 代价更低。下面我们结合 (a,b,c) 的联合索引结构，深入分析底层原理和具体情况。1. 核心原理：联合索引的存储结构联合索引 (a,b,c) 在 B+ 树索引文件中的存储顺序是严格...

最近做了一个企业级 RAG 智能体项目 Ragent，基于 SpringBoot 技术栈 + 手搓 RAG，完整开源了。不是 Demo 级别的调 API 玩具，是覆盖了 RAG 全链路的工程实现，分享出来给大家参考。GitHub：https://github.com/nageoffer/ragent为什么做这个项目现在面试越来越多地问 AI 相关的东西——RAG 怎么做的？Agent 怎么实现？MCP 了解吗？但市面上大部分 RAG 教程要么是 Python 生态，要么停留在调 API 跑通 Demo 的阶段，离真正能上线的系统差距很大。所以基于自己在公司实际落地 RAG 系统的经验，做了 Ragent 这个项目，把企业里真正会遇到的问题都实现了一遍。核心能力▪ 多路检索引擎：意图定向 + 全局向量双通道并行，检索结果经去重、重排序等后处理流水线。▪ 意图识别：树形意图分类体系，置信度不足时主动引导澄清。▪ 问题重写与拆分：多轮对话自动补全上下文，复杂问题拆分为子问题分别检索。▪ 会话记忆：滑动窗口 + 自动摘要压缩，控制 Token 成本的同时保留关键上下文。▪ 模型路由与容错：多模型候选、优先级调度、首包探测、三态熔断器、自动降级。▪ MCP 工具调用：知识检索与外部系统调用在同一流程中无缝融合。▪ 文档入库 ETL：基于节点编排，从解析、分块、向量化到写入 Milvus，每步可配置、有日志。▪ 全链路追踪：每次对话的重写、意图、检索、生成各环节都有 Trace 记录。技术栈后端：Java 17、Spring Boot 3、MyBatis Plus、Milvus 2.6、Redis + Redisson、RocketMQ 5.x、Apache Tika、Sa-Token前端：React 18、TypeScript、Vite代码量：后端约 4w 行，前端约 1.8w 行，20 张业务表，22 个前端页面。和 Demo 项目的主要区别▪ 检索方式：Demo 通常是单路向量检索，Ragent 是多通道并行 + 后处理流水线。▪ 意图识别：Demo 没有，Ragent 做了树形意图 + 歧义引导。▪ 模型调用：Demo 单模型挂了就挂了，Ragent 多候选路由 + 熔断降级。▪ 会话记忆：Demo 全量塞给模型，Ragent 滑动窗口 + 摘要压缩。▪ 可观测性：Demo 没有，Ragent 全链路 Trace。项目会持续迭代，感兴趣的同学可以 clone 下来跑一跑，有问题欢迎提 Issue 交流。