数字马力java二面

随着AI的发展，数据人的工作边界，正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词：ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天，它们还是企业数据建设的基本盘。但现在，很多企业对数据团队的期待，已经不只是：把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑：智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着，数据人做的事情，正在从“建数仓”，慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来，该考虑不是数仓还要不要做？而是从做数仓到做 AI 数据底座，数据人到底该补什么能力？一、不是数仓没用了，而是只会数仓已经不够了先说结论：数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...

如图      

1.上来直接一道hard LC2050并行课程III，几乎一模一样说了给20分钟，结果快30分钟还不打断我，我自己放弃了2.RAG解决了什么问题，有什么优点和缺点3.RAG多种召回策略有逻辑冲突怎么办？刚说了BM25+相似度召回，被说不对，然后他说意思是段落通过不同方式召回，需要逻辑通顺，然后我又说分块overlap，估计也不对4.Mcp怎么注册tool工具5.设计大模型调用工具的过程6.skills是解决什么问题的7.MySQL如何优化查询数据说了慢查询日志explain索引，要求补充（不许用redis），说了RR改成RC，还有buffer pool局部性原理，看样子也没说道点子上8.Red...