1. 自我介绍2. 前期用 Milvus，后期切到 FAISS，可能是什么原因？答案：Milvus 更适合服务化、分布式、多租户、海量向量管理场景，提供索引管理、持久化、过滤查询、集群扩展和运维能力；FAISS 更偏本地高性能向量检索库，轻量、可控、部署简单，适合数据规模没有大到必须上分布式、但对延迟和工程可控性要求比较高的场景。如果项目早期用 Milvus，可能是为了快速验证向量库能力，支持元数据过滤和服务化接口；后期切到 FAISS，可能是因为数据量可控、线上环境更希望减少外部组件依赖，或者 Milvus 的运维成本、资源占用、冷启动、版本兼容不符合需求。FAISS 的优势是本地化部署简单...

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

刚加上这个hr，结果是个广子，发完第一句话就被封号了微信

什么叫套壳？就是调个OpenAI接口，套个对话框，起个名字叫XX智能助手。这种项目满大街都是，面试官一眼就看穿，甚至会直接问 你这个跟直接用ChatGPT有什么区别？你答不上来，就凉了。真正值得做的项目有个共同特点：解决了一个具体的真实问题。比如给自己的笔记库做一个RAG检索系统，比用Notion搜索准多了；比如做一个自动分析竞品评论的Agent，每天抓数据总结痛点；比如给代码库做一个本地部署的问答机器人，不用担心数据泄露。这些项目的共同逻辑是：有真实场景、有技术选型、有踩过的坑。面试官问起来你能说清楚为什么这么做、遇到了什么问题、怎么解决的。这才是项目的价值，不是功能有多炫。做一个跑通的真实...