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@水冰月
2019-09-26 23:53
陕西科技大学
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2019-09-26
在牛客打卡5天,今天学习:刷题 33 道
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1. 自我介绍自我介绍不要按履历流水账去讲,直接围绕岗位匹配展开。比较稳的方式是先一句话说明自己主要做 RAG、Agent、AI 应用后端和推理服务,再挑两段最能打的经历展开:一段讲检索增强、知识入库、召回排序、长上下文记忆和评测闭环;另一段讲系统工程,比如高并发服务、索引构建、异步任务编排、可观测性和线上稳定性。最后补一句最近做得最深的方向,比如多路召回融合、长任务记忆回溯、RAG 事实性评估或者工具调用治理,把后面的追问引到自己准备过的区域。2 RAG 摄入数据时,文档预处理最值得讲的几个难点是什么难点通常不是“把文本读出来”,而是结构恢复和知识标准化。像 PDF、扫描件、网页、表格、工单...
AI-Agent面试实战...
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流量还没来,先把系统想明白
第一次真正感受到“技术判断”这四个字,不是在写完代码的时候,而是在一次方案评审前。需求看起来并不复杂,业务要上线一个新能力,时间不算宽裕,但链路很长,涉及多个模块联动。导师把文档丢过来,只说了一句:先别急着写,先把可能出问题的地方找出来。 我最开始也和很多实习生一样,下意识会先看接口、看表结构、看怎么把功能做出来。但越往下梳理,越发现这不是一个“把需求实现”就结束的任务。高并发场景下,任何一个看起来正常的调用路径,都可能在流量起来之后变成瓶颈;任何一个默认重试、超时设置、依赖堆叠,都可能把局部问题放大成全链路抖动。 于是我先没动代码,反而花时间把调用链、异常路径和兜底逻辑一条条画清楚。哪些请求...
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结束了!
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