可以留意大厂的公众号，现在好多都开了，等三月中，应该就正式大批量的开了。好未来、cvte，作业帮、滴滴、字节、快手、美团都开啦

处女面遇到一个非常严肃的面试官，全程只问了八股加一点场景，无手撕，我努力的在答八股的过程中提到项目中是怎么做的，但面试官一点不问（项目是自己改造的短链系统和 一个rag 项目）。只面了 25min，不知道是不是 kpi。1.项目使用的 jdk 版本？答：172.17 的新特性都了解吗？不了解，没怎么使用过。强行讲了一个项目中对 17 默认的垃圾处理器做调优的例子。3.G1 还有年轻代老年代吗？答了 G1 的 region 相关。4.jdk8 的新特性呢？Lambda 表达式，stream 流，别的不太了解了，提了下我更了解 7->8 的一些组件设计上的升级，比如 concurrentha...

作为Java工程师，我发现现在面试AI岗位（或者带AI方向的后端岗），考察点真的挺“硬核”的。之前面试被问到过怎么用LangChain或者Spring AI做RAG检索增强，还有向量数据库的索引优化，甚至问到了模型推理加速和显存管理。感觉光会调API已经不够看了，面试官更看重你怎么把大模型能力稳定地嵌入到现有业务架构里，以及对底层原理的理解。大家最近面试都被问到什么深度的技术题了？求分享避坑指南。

说实话，这道题放在以前，我的反应都是：不就是向量数据库加个大模型吗？但我也清楚，如果真这么答，基本等于告诉我只会调API。真正的生产级RAG是一套精密的工程系统。今天把它拆成四个模块，帮你建立一套完整的面试作答框架。模块一：数据清洗与离线索引垃圾进，垃圾出。原始数据里混着乱码和格式错乱的PDF，模型不可能检索得准。语义分块是第一个优化点。过去按固定字符数切分（比如500字一段），经常把一句话拦腰截断，语义全丢。现在要根据标题、段落结构甚至用模型来判断断点，保证每个分块语义完整。进阶策略是父子块检索：把文档切成小碎块用于检索（精度高），但喂给模型时把它所在的父块一并带上（上下文全）。小块检索准，...